spss配对分析和相关性分析的区别

如题所述

第1个回答  2023-01-10
差异是指不同样本组的某个指标的差异,例如男生和女生的智力差异;相关分析是两个变量之间的关系,和样本分组无关,例如智力和学习成绩是否相关。
二者的研究目的不同。前者主要研究变量之间是否存在线性关系以及这种关系的强弱程度,而后者则是在前者的基础上进一步研究变量之间的联系方式,以便在给定一个或几个变量值的条件下预测或控制另一个变量的值。
因此,相关分析中的变量之间的关系是对等的,而回归分析中的变量间的地位是不对等的。在进行回归分析时,必须明确变量间的依赖关系,即哪个变量依赖于哪个或哪些变量。
一般把说明或解释另一个变量的变量称为解释变量,用x表示;而作为被说明或被解释的变量称为被解释变量,用y表示。其次,两者的假设条件不同。相关分析假设研究的两个变量都是随机的。
事实上,只要有一个变量是确定性的,则相关系数一定为零。而回归分析一般都假设解释变量是确定性的,在重复抽样中取固定的值;被解释变量是随机的,它有一个概率分布。
回归分析的目的就是要通过给定解释变量的值来预测或控制被解释变量的总体均值或个别值。
1、在回归分析中,y被称为因变量,处在被解释的特殊地位,而在相关分析中,x与y处于平等的地位,即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的;
2、相关分析中,x与y都是随机变量,而在回归分析中,y是随机变量,x可以是随机变量,也可以是非随机的,通常在回归模型中,总是假定x是非随机的;
3、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度,而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制.
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