"SPSS学习教案：相关分析和回归分析概述及方法指南"

8.3 偏相关分析 偏相关分析是研究两个变量在控制一个或多个其他变量的影响下的相关程度。它是在排除一个或多个变量对研究变量间相关关系的干扰后，得到的两个变量的纯净相关系数。偏相关系数的计算和性质与一般相关系数相似，也可以用图形和数值两种方式揭示事物之间相关关系的强弱程度和形式。第 4 页 / 共 63 页8.4 线性回归分析 线性回归分析是目前应用较广泛的回归分析方法之一。它是探讨一个或多个自变量对因变量的影响程度和影响方向的一种统计方法。线性回归分析可以通过回归方程来表示自变量对因变量的影响程度和方向，用来说明两者之间的因果关系。线性回归分析是根据自变量对因变量的直线关系来描述两者之间的关系。第 5 页 / 共 63 页8.5 曲线估计 当自变量和因变量之间的关系不是线性的时候，为了更准确地描述两者之间的关系，就需要用曲线来拟合它们的关系。曲线估计便是使用曲线来拟合自变量和因变量之间的关系。曲线估计可以更准确地描述自变量和因变量之间的关系，更好地预测因变量的值。第 6 页 / 共 63 页8.6 二项 Logistic 回归分析 二项 Logistic 回归分析是一种回归分析的拓展应用，它是用于研究二分类问题的一种统计学方法。在二项 Logistic 回归分析中，因变量是一个二分类变量，即只有两种可能的结果。它是通过估计因变量为某一类的概率，来研究自变量对因变量的影响程度和方向。二项 Logistic 回归分析在医学、生物学、社会学等领域有着广泛的应用。第 7 页 / 共 63 页综上所述，相关分析和回归分析是通过对客观事物之间的相关关系进行数量分析的方法。相关分析可以有效测量两个变量之间的关系强度，而回归分析则能够探讨自变量对因变量的影响程度和方向。偏相关分析则是在排除其他变量对研究变量的影响后得到的纯净相关系数，能够更精确地描述两个变量之间的关系。而曲线估计和二项 Logistic 回归分析则分别用于处理非线性关系和二分类变量的分析。这些方法在不同领域有着广泛的应用，能够帮助研究者更好地理解和解释变量之间的关系，为决策和预测提供重要参考。因此，掌握相关分析和回归分析的方法和技巧对于统计学和实证研究具有重要意义。