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2012-01-11
今天看到一个相关性与回归分析的帖子,想不明白,请教各位大侠:
刚看了一篇外文文献,其中提到了几个变量之间的相关性分析。作者用SPSS得出A与B的相关性系数约为0.09,但显著性水平大于0.05即不显著。随后继续作回归性分析(未阐明是否是多元线性)结论是BETA 值0.35,显著性水平小于0.05。 因此有个疑问,既然相关性分析得出的结论是两已经不显著相关了,为何还要继续回归分析,回归分析不是得出具体的何种相关关系系数的吗?求正解。
补充:在pearson系数检验时,发现自变量X1与因变量Y不相关,再加上控制变量X2,X3,X4跑多元回归时,该自变量的系数却在5%的水平上显著。。。。。。
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2012-1-11 10:26:36
同求
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2012-1-11 11:06:59
如果X1與Y的簡單相關不顯著,理論上不需要再進行簡單回歸分析,因為標準化回歸係數就是Pearson r。現在該作者加入了X2、X3、X4之後,X1變得與Y有相關,那麼極有可能就有是抑制變數(Supressor)的關係,此時推論宜更加小心。
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2012-1-20 18:53:23
It might be helpful, if you think about the so-called "Simpson's paradox."
Here is a bit of information.
Http://zh.wikipedia.org/wiki/%E8 ... %E6%82%96%E8%AE%BA#
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2012-5-8 00:36:28
如果X1與Y的簡單相關不顯著,理論上不需要再進行簡單回歸分析,因為標準化回歸係數就是Pearson r。現在該作者加入了X2、X3、X4之後,X1變得與Y有相關,那麼極有可能就有是抑制變數(Supressor)的關係,此時推論宜更加小心。
抑制变数是什么意思?
根据辛普森悖论的这个例子,尽管pearson相关系数检验不显著,但是还是应该进行考虑了更多因素的多元回归分析。。。。这样理解对不?
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2012-5-8 07:55:02
简单相关不能说明什么,因为没有控制其他变量不变。

例如:产量与化肥施用  简单相关可能是负的,(土壤肥力高的化肥施用量本身就少,但产量不一定就低)
      如果控制土壤本身的肥料,那么 产量与化肥施用量就是正的了。
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