1樓：59分粑粑
pearson相關分析在spss中的作用是簡單地考慮變數之間的關係。 儘管可以在分析過程中同時放置多個變數，但是結果是兩個變數之間的簡單關聯，也就是不在求兩變數相關時考慮其他的控制變數。
但是，迴歸是不同的。 迴歸的結果是對進入迴歸方程的所有自變數和因變數進行積分的結果，也就是說，在迴歸當中你所看到的相關，是在控制了其他進入迴歸方程的變數之後的。
因此，普通相關和迴歸之間的迴歸係數會有很大差異。
2樓：中子
spss裡的pearson相關分析的作用就是單純考量變數兩兩之間的關係，雖然你可以在分析時一次放入多個變數，但出來的結果都是兩個變數的簡單的相關，也就是不在求兩變數相關時考慮其他的控制變數。
然而回歸不同，迴歸的結果是綜合所有進入迴歸方程的自變數對因變數的結果而成的，也就是說，在迴歸當中你所看到的相關，是在控制了其他進入迴歸方程的變數之後的。
因此，普通相關與迴歸之中的迴歸係數會有比較大的差別。舉個例子，比如你考查變數a，b，c之間的關係，如果你使用一般的相關，那麼其結果呈現的是a和b的簡單相關，b和c的簡單相關，a和c的簡單相關，每一個相關都只涉及到兩個變數，而與第三個變數無關，但如果是迴歸，迴歸裡a和b的相關是在減去c變數的效應之後的，b和c的相關是在減去a的效應後的，a和c的相關是減去b的效應後的。
計算方法不同，得出的結果就不同。所以相關性分析時兩變數負相關,迴歸分析卻是正相關這很正常。出現任何形式的不同都不奇怪
3樓：章魚公考
在這個圖表中，你說的r值就是皮爾遜相關係數~（pearson correlation）
r>0 代表兩變數正相關，r<0代表兩變數負相關。
|r|大於等於0.8時，可以認為兩變數間高度相關；
|r|大於等於0.5小於0.8時，可以認為兩變數中度相關；
|r|大於等於0.3小於0.5時，可以認為兩變數低度相關。
小於0.3說明相關程度弱，基本不相關。
上面說了啊~**裡的pearson correlation，就是r值**裡黃色加重的幾個r值，是呈現顯著相關的。
簡單來說，
正相關是一個變數變大，另一個變數也變大
負相關就是一個變數變大，另一個變數變小
4樓：天行者
這可能是由於存在多重共線性的問題
5樓：匿名使用者
把圖貼上看一下，我不太相信你說的結果，同樣的演算法不可能出現不同的結果，你可能不太會看結果
spss可以把多個變數兩兩分別做相關分析嗎
6樓：一羚
可以。spss裡的pearson相關分析的作用就是單純考量變數兩兩之間的關係，雖然你可以在分析時一次
放入多個變數，但出來的結果都是兩個變數的簡單的相關，也就是不在求兩變數相關時考慮其他
的控制變數。然而回歸不同，迴歸的結果是綜合所有進入迴歸方程的自變數對因變數的結果而成
的。舉個例子，比如你考查變數a，b，c之間的關係，如果你使用一般的相關，那麼其結果呈現的是a
和b的簡單相關，b和c的簡單相關，a和c的簡單相關，每一個相關都只涉及到兩個變數，而與第三
個變數無關，但如果是迴歸，迴歸裡a和b的相關是在減去c變數的效應之後的，b和c的相關是在減
去a的效應後的，a和c的相關是減去b的效應後的。
計算方法不同，得出的結果就不同。所以相關性分析時兩變數負相關,迴歸分析卻是正相關這很正常。出現任何形式的不同都不奇怪。
7樓：匿名使用者
分析結果上看會輸出包括平均值和標準差，以及相關係數和p值。
前兩列即為各變數的平均值和標準差，第三列開始為兩兩變數之間的相關係數。
數值右上角的星號代表p值。對於相關分析，一般規範的**格式是：p值使用*號表示，p < 0.01使用2個*號表示；p < 0.05使用1個*號表示。
在excel和spss中進行多元線性迴歸分析，如何計算每個自變數分別對因變數的解釋為多少？
8樓：匿名使用者
用spss進行多元迴歸以後，系統會自動給出x1、x2和x3（從大到小）的r的平方和，相減就是解釋率。
9樓：匿名使用者
花好月圓夜，寂寞人齊齊
如何用spss做自相關性分析,用spss做兩個變數相關性分析時，存在強自相關怎麼辦
執行工具欄 分析a 相關 c 雙變數 b 程式，開啟 雙變數相關 對話視窗 如果您是希望進行偏相關分析，請用滑鼠選擇偏相關 r 最常用到的是雙變數相關分析和偏相關分析，偏相關分析控制了其他變數對該變數的影響，只研究某一變數對這一變數的影響。選擇你所要研究的變數，以及分析方法，spss提供了三種相關係...
怎麼選擇相關性分析模型
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直線相關迴歸分析的基本步驟是什麼
直線相關分析要求兩個變數都是正態分佈 迴歸分析要求因變數y服從正態分佈，而自變數x是能精確測量和嚴格控制的變數。統計意義不同 直線相關分析反映兩變數間的伴隨關係，這種關係是相互的 對等的，不一定有因果關係 迴歸則分析反映兩變數間的依存關係，一般將 因 或較易測定 變異較小者定為自變數，這種依存關係可...