关于偏相关分析结果与逐步回归分析的疑惑

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简单分析结果显示，两个变量存在相关关系；偏相关分析发现两个变量间不存在内在的联系。为什么用SPSS建立因变量和自变量的逐步回归方程仍然会引入与因变量不存在内在联系的变量作为自变量（因变量与自变量均是随机变量）？两个变量没有内在联系，那么这两个变量间的相关关系不就是受到第三变量的作用，是伪相关了吗？伪相关的两个变量怎么能构成逐步回归方程？
比如某项大气污染物浓度，简单相关分析发现与温度、风速呈正相关；偏相关结果发现该项污染物的浓度与风速有内在联系，与温度则没有。在用逐步回归分析方法构建该项污染物的估算模型时，会建立以温度、风速为自变量，该项污染物浓度为因变量的回归方程，温度对该项污染物的浓度的贡献比风速大。
求大神解释一下，消除困惑  

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关键词：偏相关分析 逐步回归 相关分析 回归分析 偏相关 回归分析 污染物 因变量 自变量 大气

hao tiezi

hao wen ti ,wo ye xiang wen

这个问题我也遇到过。在人大论坛发过。

你的样本多大？

syliuhao 发表于 2014-8-29 02:57
hao wen ti ,wo ye xiang wen

我的新理解是：偏相关系数只是在排除其他变量的影响后，反映两个变量间是否存在内在的线性联系，并不能拒绝这两个变量间不存在其他相关关系。而简单相关系数反映变量间既然存在线性相关关系，就可以作为自变量引入到回归方程中（自变量因变量均为随机变量），进而对因变量进行推算。
要注意区别伪相关和伪回归。我觉得伪相关只是说明没有其他变量影响，这两个变量间不存在线性相关关系的现象。而伪回归，则是这两个变量之间本来就不存在联系，就像狗的成长和猫的成长。

泰尔尼瓦 发表于 2014-8-29 09:46
这个问题我也遇到过。在人大论坛发过。

我的新理解是：偏相关系数只是在排除其他变量的影响后，反映两个变量间是否存在内在的线性联系，并不能拒绝这两个变量间不存在其他相关关系。而简单相关系数反映变量间既然存在线性相关关系，就可以作为自变量引入到回归方程中（自变量因变量均为随机变量），进而对因变量进行推算。
要注意区别伪相关和伪回归。我觉得伪相关只是说明没有其他变量影响，这两个变量间不存在线性相关关系的现象。而伪回归，则是这两个变量之间本来就不存在联系，就像狗的成长和猫的成长。

泰尔尼瓦 发表于 2014-8-29 09:47
你的样本多大？

20个样本，每小时一个

我做的样本是 11个 。偏相关样本不能做小样本吧。 我做的是年为单位，增加不了。 你是小时的，你试试 把样本量增加到30个？
变量的测量水平 指什么？ 你知道么？