回归分析与相关分析的区别
7.回归分析与相关分析的区别回归分析和相关分析都是对多个变量之间依存关系的分析。相关分析是用以说明社会现象之间相关关系的方向和程度的定量分析方法，它只对社会现象即变量之间的关系进行描述和一般性解释，但是并不具备预测的功能，即不能根据一个变量的数值变化去预测另一个变量的数值变化。比如我们可以通过相关分析发现一个人的智力和学习成绩正相关，但是我们并不能通过相关分析来根据一个人的智力预测他在学校学习的成绩。因此，要使统计分析具有对两变量或者多变量之间的变化情况作出定量预测的功能，就必须引入回归分析。回归分析，就是根据已知现象对未知现象作出预测的科学方法，它根据大量的调查资料和数据，找出变量之间相互关系的数学模型，亦即建立回归方程，然后根据回归方程进行估计和预测。回归分析的前提是存在着相关分析，即只有存在相关的变量才能进行回归分析。因此，回归与相关之间既存在着密不可分的关系，又存在着本质的区别。从二者的关系来看，如果两个变量无相关，则不存在回归的问题；如果两个变量存在相关，那么相关程度越高，回归的效果越好。从二者的区别来看，主要有以下两点：⑴ 相关分析是研究变量之间的依存关系，但是不区分哪个变量是自变量（解释变量），哪个变量是因变量（被解释变量）；而回归分析不仅研究变量之间的依存关系，而且要根据研究对象和目的，确定哪个变量是自变量，哪个变量是因变量。⑵ 相关分析主要是研究变量之间关系的密切程度和变化的方向；而回归分析要通过建立回归模型和控制自变量来进行估计和预测，即回归分析的目的在于了解一个变量怎样随着另一个变量的数量变化而发生变化。
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