相关性检验和回归检验系数不一致，如何解释？

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我做的因变量和自变量在相关性检验里是正的，到了回归检验时变成了负的，请问各位，如何解释呢？是不是由于共线性的原因？

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关键词：相关性检验 回归检验 相关性 自变量 共线性 检验 系数 相关性 如何

相关系数的计算如果是两个变量的（y和x），就是单相关系数；如果是回归分析，一元线性回归的话，如y是因变量，x是自变量，那么这里计算y和x 的相关系数和单独计算它们的相关系数结果一定是一样的，但是如果lz计算的不止一个x，是多元线性回归，如x1，x2，……，那回归里计算的相关系数可就不是y和每个x的单相关系数啦，因为你不能保证这些x之间有没有相关性，这么看来，应该是多重共线性，试一试逐步回归的效果

susanna_5433 发表于 2012-7-8 21:10
相关系数的计算如果是两个变量的（y和x），就是单相关系数；如果是回归分析，一元线性回归的话，如y是因变量 ...

谢谢回复～～可是测共线性就是一个个变量回归吗？
对于面板数据，检查共线性有没有更好的办法？

检测方法：看变量的系数是否存在不显著的；若存在，则说明模型是存在多重共线性的。再者，在目前的宏微观数据中，多元回归模型的多重共线性是无法避免的；要想避免，有一种方法就是：对模型进行稳健性和有效性检验，若模型的关键系数的符号和显著性仍然不发生多大的变化，可以忽略多重共线性。

应该尝试做一个路径分析  看一下这个正负的改变是如何发生的  可能的情况是x对Y的影响通过多个路径：直接的关系和间接的关系（x可能通过其他变量对y产生影响），相关分析的这个正相关是总的效应，它是多元关系中各种路径的叠加的结果

wangzhd 发表于 2012-7-12 14:58
应该尝试做一个路径分析  看一下这个正负的改变是如何发生的  可能的情况是x对Y的影响通过多个路径：直接的 ...

有道理！！谢谢

https://bbs.pinggu.org/thread-1172308-1-1.html

理论上关系是假设其他条件都不变。

比如：水稻产量与化肥使用量 理论上正向关系。
但是 土壤本身的肥力，是假定不变的。
但是如果你的样本是  东北黑土地  和 西北贫瘠的土地，你收集的数据就是东北化肥投入的少，但是产出高，而西北投入很多化肥，但是产出也不一定比东北的高。

这就是你没有控制其他因素或者遗漏重要变量。

你如果是可控实验数据，就没有问题

蓝色 发表于 2012-7-16 11:13
https://bbs.pinggu.org/thread-1172308-1-1.html

理论上关系是假设其他条件都不变。

谢谢回复。我懂你的意思了。看来我需要再考虑一些变量因素

susanna_5433 发表于 2012-7-8 21:10
相关系数的计算如果是两个变量的（y和x），就是单相关系数；如果是回归分析，一元线性回归的话，如y是因变量 ...

单变量分析时，应该是单相关系数和回归分析的P值相同，而不是单相关系数和回归系数相同，单相关系数和回归系数是不相同的。

夏阳yin 发表于 2012-7-10 18:33
检测方法：看变量的系数是否存在不显著的；若存在，则说明模型是存在多重共线性的。再者，在目前的宏微观数 ...

很想问一下，如果不相关，可以做回归分析吗？如果可以做且结果显著，该如何解释其结果？回归分析时一定要满足残差呈正态分布吗？如果不成正态，该怎么办？