相关分析与回归分析的联系与区别是什么？详细点的，高手来
一、相关分析与回归分析的区别：
1、划分不同：相关分析中涉及的变量不存在自变量和因变量的划分问题，变量之间的关系是对等的；而在回归分析中，则必须根据研究对象的性质和研究分析的目的，对变量进行自变量和因变量的划分。因此，在回归分析中，变量之间的关系是不对等的。
2、变量不同：在相关分析中所有的变量都必须是随机变量；而在回归分析中，自变量是确定的，因变量才是随机的。
3、大小不同：相关分析主要是通过一个指标即相关系数来反映变量之间相关程度的大小，由于变量之间是对等的，因此相关系数是唯一确定的。而在回归分析中，对于互为因果的两个变量，则有可能存在多个回归方程。
二、相关分析与回归分析的联系
1、相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。
2、只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”。
扩展资料
1、 从统计分析的角度上讲，对于传统的单因素分析方法，其结果展示相对简单，它们仅能提示组间均值或率的分布差异有无统计学显著性；
2、而采用单因素回归分析，除了定性的展示组间差异外，还可以提供更为丰富的信息，比如偏回归系数(β)的估计值、效应估计值(OR、RR值)等等，这些统计指标能够在一定程度上反映该指标的效应大小和可信区间。
3、对于回归分析来说，先做单因素回归，再做多因素回归，这种分析思路展现了从单独一个因素到控制多个混杂因素的变化过程。
4、此时，单因素回归分析的结果对于变量的筛选就显得很有意义，我们可以根据前后偏回归系数或者OR值的变化，来协助判断是否需要将其纳入到多因素回归中进行调整和控制。
参考资料来源：百度百科-回归分析
1.回归分析与相关分析的联系：
（1）研究在专业上有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系，以及如何求得直线回归方程等问题，需进行直线相关和回归分析。
（2）如果为了解两变量之间呈直线关系的密切程度和方向，适合选用线性相关分析；
如果为了建立由自变量推算因变量的直线回归方程，适合选用直线回归分析。
（3）作相关分析时，要求两变量都是随机变量；
作回归分析时要，要求求因变量是随机变量，自变量可以是随机的，也可以是一般变量。
（4）用计算器实现统计分析时，可用对相关系数的检验取代对回归系数的检验,简洁明了。
2.回归分析和相关分析的区别：
（1）在回归分析中，y处在被解释的特殊地位；
而在相关分析中，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）相关分析主要两个变量之间的密切程度，
而回归分析揭示x对y的影响大小，同时可以进行数量上的预测和控制。
相关分析与回归分析的研究目的不相同，相关分析用于描述变量之间是否存在关系，而回归分析则是研究影响关系情况，反映一个X或者多个X对Y的影响程度。
相关分析只能研究变量之间相关的方向和程度，却不能得到变量之间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，而这些都可以通过回归分析得出。
因而分析时首先应该确定研究变量之间是否存在关系，即先进行相关分析。当两个变量之间存在显著的关联时，再进行回归分析。有了相关关系，才可能有回归影响关系，如果没有相关关系，也不应该有影响关系。
两种方法均可用SPSSAU进行分析，并得到标准化分析结果，配合智能文字分析快速解读数据报告。
参考资料：相关与回归-SPSSAU
一、回归分析和相关分析主要区别是：
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.
二、回归分析与相关分析的联系：
1、回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题。
2、在专业上研究上：
有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题,需进行直线相关分析和回归分析。
3、从研究的目的来说：
若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和方向,宜选用线性相关分析；若仅仅为了建立由自变量推算因变量的直线回归方程,宜选用直线回归分析.
扩展资料：
1、相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。
例如，人的身高和体重之间；空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。
2、回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛。
回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析
参考资料：百度百科－回归分析
从资料所具备的条件来说，作相关分析时要求两变量都是随机变量（如：人的身长与体重、血硒与发硒）；作回归分析时要求因变量是随机变量，自变量可以是随机的，也可以是一般变量(即可以事先指定变量的取值，如：用药的剂量)。
在统计学教科书中习惯把相关与回归分开论述，其实在应用时，当两变量都是随机变量时，常需同时给出这两种方法分析的结果；另外，若用计算器实现统计分析，可用对相关系数的检验取代对回归系数的检验,这样到了化繁为简的目的。
回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题，它们的差别主要是：
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。
