线性相关和偏相关——SPSS多元线性回归前提条件的疑问

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最近在做多元线性回归拟合（2个自变量，一个因变量）。但是拟合前需要满足两个因变量都与自变量有线性相关关系（散点图），而我做出来其中一个自变量A与因变量有很强的线性相关，但另一个B没有，而把A作为控制变量后再做偏相关分析得到B与因变量的相关性达到0.83，而且多元线性拟合后的模型以及各系数的R2都是显著的。所以不知道我这个能不能用偏相关分析和多元线性回归拟合？如果不能的话应该用什么方法拟合呢？（PS：附图是B与因变量的散点图，看不出来是什么函数）

实验数据：A和B都是添加量，可以随意取，但是我因为做实验就取了几个梯度。有人说我的A和B是有序分类变量不能做回归分析。可是文献里人家就是以时间和添加量做多元线性回归的，我也不知道该怎么办了
A       B      C
50        0        38.46
50        0        38.31
50        0        38.38
50        150        37.00
50        150        37.22
50        150        37.15
50        300        32.80
50        300        32.13
50        300        33.98
100        0        80.19
100        0        80.76
100        0        76.54
100        150        74.49
100        150        74.72
100        150        74.15
100        300        69.93
100        300        71.15
100        300        69.43
150        0        124.58
150        0        123.72
150        0        124.15
150        150        107.95
150        150        111.93
150        150        110.77
150        300        108.16
150        300        108.45
150        300        111.83

模型摘要b
模型	R	R 平方	調整後 R 平方	標準偏斜度錯誤	Durbin-Watson
1	.997a	.994	.993	2.75890	1.325
a.  預測值：（常數），亚硝酸盐添加量, 姜油树脂添加量
b.  應變數: 亚硝酸盐残留量

變異數分析a
模型		平方和	df	平均值平方	F	顯著性
1	迴歸	28141.851	2	14070.926	1848.634	.000b
	殘差	182.677	24	7.612
	總計	28324.528	26

係數a
模型		非標準化係數		標準化係數	T	顯著性	共線性統計資料
		B	標準錯誤	Beta			允差	VIF
1	（常數）	1.550	1.548		1.001	.327
	姜油树脂添加量	-.033	.004	-.125	-7.623	.000	1.000	1.000
	亚硝酸盐添加量	.785	.013	.989	60.325	.000	1.000	1.000

共線性診斷a
模型		特徵值	條件指數	變異數比例
				（常數）	姜油树脂添加量	亚硝酸盐添加量
1	1	2.615	1.000	.02	.05	.02
	2	.316	2.878	.03	.87	.11
	3	.069	6.147	.95	.09	.88
a.  應變數: 亚硝酸盐残留量

相關
控制變數			亚硝酸盐残留量	姜辣素添加量
亚硝酸盐添加量	亚硝酸盐残留量	相關	1.000	-.830
		顯著性（雙尾）		.000
		df	0	24
	姜辣素添加量	相關	-.830	1.000
		顯著性（雙尾）	.000
		df	24	0

相關
控制變數			亚硝酸盐添加量	亚硝酸盐残留量
姜辣素添加量	亚硝酸盐添加量	相關	1.000	.997
		顯著性（雙尾）		.000
		df	0	24
	亚硝酸盐残留量	相關	.997	1.000
		顯著性（雙尾）	.000
		df	24	0

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关键词：SPSS多元线性回归 多元线性回归 线性相关 线性回归 SPSS

a贡献了主要的解释，而b恰好解释了余下的部分。所以用偏相关来做是没问题的。如果去掉b的话，那么可能意味着这部分解释被纳入随机误差项，导致残差和因变量相关，结果便是有偏的，就违背了回归分析的独立性原则。

嘉哥丶有点忙 发表于 2017-9-6 21:26
a贡献了主要的解释，而b恰好解释了余下的部分。所以用偏相关来做是没问题的。如果去掉b的话，那么可能意味着 ...

那也就是说我这个其实可以先用偏相关分析证明自变量与因变量之间满足线性相关，然后再用正常的SPSS进行多元线性回归拟合和分析是吧。
另外我按照SPSS分析多元线性回归，最后出来的验证是否满足方差齐性和标准化残差是否满足正态性的图不知道可不可以，麻烦您给看一下

感谢分享，学习了。