1樓：angela韓雪倩
這種情況是可以出現的，在相關性分析時，看到的是兩個變數之間的關係，其他變數的影響是不被考慮的；但是，進行逐步迴歸分析時，如果入選的變數不止一個，那麼入選變數之間可以產生影響，這種影響甚至可以改變一些原來不算強的相關性的方向。這表明資料存在偏相關、部分相關或偽相關等情況。
相關表和相關圖可反映兩個變數之間的相互關係及其相關方向，但無法確切地表明兩個變數之間相關的程度。相關係數是用以反映變數之間相關關係密切程度的統計指標。
相關係數是按積差方法計算，同樣以兩變數與各自平均值的離差為基礎，通過兩個離差相乘來反映兩變數之間相關程度；著重研究線性的單相關係數。
2樓：利茂連天韻
相關係數的定義：度量兩個隨機變數間關聯程度的量。相關係數的取值範圍為(-1，+1)。當相關係數小於0時，稱為負相關；大於0時，稱為正相關；等於0時，稱為零相關。所以要先假設檢驗
spss相關性分析時兩變數負相關,迴歸分析卻是正相關,這樣如何解釋
3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。
4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
5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
6樓：天行者
這可能是由於存在多重共線性的問題
7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
為什麼變數間相關係數為負，而在跑回歸中，其影響系
8樓：
這種情況是可以出現的.在相關性分析時,你看到的是兩個變數之間的關係,其他變數的影響是不被考慮的；但是,進行逐步迴歸分析時,如果入選的變數不止一個,那麼入選變數之間可以產生影響,這種影響甚至可以改變一些原來不算強的相關性的方向.這表明你的資料存在偏相關、部分相關或偽相關等情況.
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統計學中相關係數多少判斷相關性，相關係數越大，說明兩個變數之間的關係就越強嗎
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