spss里的pearson相關(guān)分析的作用就是單純考量變量兩兩之間的關(guān)系,雖然你可以在分析時一次放入多個變量,但出來的結(jié)果都是兩個變量的簡單的相關(guān),也就是不在求兩變量相關(guān)時考慮其他的控制變量.
然而回歸不同,回歸的結(jié)果是綜合所有進入回歸方程的自變量對因變量的結(jié)果而成的,也就是說,在回歸當(dāng)中你所看到的相關(guān),是在控制了其他進入回歸方程的變量之后的.
因此,普通相關(guān)與回歸之中的回歸系數(shù)會有比較大的差別.舉個例子,比如你考查變量a,b,c之間的關(guān)系,如果你使用一般的相關(guān),那么其結(jié)果呈現(xiàn)的是a和b的簡單相關(guān),b和c的簡單相關(guān),a和c的簡單相關(guān),每一個相關(guān)都只涉及到兩個變量,而與第三個變量無關(guān),但如果是回歸,回歸里a和b的相關(guān)是在減去c變量的效應(yīng)之后的,b和c的相關(guān)是在減去a的效應(yīng)后的,a和c的相關(guān)是減去b的效應(yīng)后的.
計算方法不同,得出的結(jié)果就不同.所以相關(guān)性分析時兩變量負相關(guān),回歸分析卻是正相關(guān)這很正常.出現(xiàn)任何形式的不同都不奇怪