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2022-12-18
在做相关性分析时,y和主要解释变量相关系数为0该如何解决?
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2022-12-20 19:19:57
可能1,理论上失败。实际上它们之间没有关系。
可能2,理论上成功,但数据收集上失败。可能理论上缺失有关,但数据收集过程质量太差。这一点比较容易在问卷调查中出现。
可能3,理论上成功,数据收集上成功,但分析上失败。例如目标变量的数据分布可能是严重非正态,需要进行转换后再分析才能得到对应的结果。
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2022-12-22 21:45:46
相关性都为0了,表明自变量对y不存在线性影响,但可能存在非线性影响
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2023-2-27 14:35:07
相关性为0很难出现。你看看是不是X和Y的关系搞反了。或者是两个数值倍数太大,以至于数值关系显示不出来。
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2023-2-27 14:49:18

如果在相关性分析中,发现y和主要解释变量的相关系数为0,可以考虑以下几点:

  • 检查数据是否存在异常值或者数据误差,可能会导致相关系数的估计出现偏差。可以尝试通过数据清洗、修正异常值等方法,重新计算相关系数。

  • 考虑引入其他变量进行分析,比如可能存在未考虑到的中介变量或调节变量,这些变量可能会对y和主要解释变量的相关性产生影响。可以尝试加入这些变量,重新计算相关系数。

  • 如果y和主要解释变量的理论上应该存在相关性,但实证结果显示为0,则可能是数据样本量过小,样本数据存在随机误差,导致相关性无法显著。可以尝试增加样本容量,重新计算相关系数。

  • 如果y和主要解释变量的理论上不应该存在相关性,而实证结果也显示为0,则可能是理论假设有问题,需要重新审视理论模型。


总之,需要在保证数据质量和理论基础的前提下,灵活应用分析方法,尝试解释相关系数为0的原因。


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