来源:《环境科学学报》2007年第08期  作者:
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环境科学领域学术论文中常用数理统计方法的正确使用问题(三)——相关分析与回归分析的区别

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相关分析和回归分析是极为常用的2种数理统计方法,在环境科学及其它科学研究领域有着广泛的用途.然而,由于这2种数理统计方法在计算方面存在很多相似之处,且在一些数理统计教科书中没有系统阐明这2种数理统计方法的内在差别,从而使一些研究者不能严格区分相关分析与回归分析.最常见的错误是,用回归分析的结果解释相关性问题.例如,作者将“回归直线(曲线)图”称为“相关性图”或“相关关系图”;将回归直线的R2(拟合度,或称“可决系数”)错误地称为“相关系数”或“相关系数的平方”;根据回归分析的结果宣称2个变量之间存在正的或负的相关关系.这些情况在《环境科学学报》的来稿中极为普遍.相关分析与回归分析均为研究2个或多个随机变量间关联性的方法,但2种数理统计方法存在本质的差别,即它们用于不同的研究目的.相关分析的目的在于检验两个随机变量的共变趋势(即共同变化的程度),回归分析的目的则在于试图用自变量来预测因变量的值.在相关分析中,两个变量必须同时都是随机变量,如果其中的一个变量不是随机变量,就不能进行相关分析.这是相关分析方法本身所决定的.对于回归分析,其中的因变量肯定为随机变量(这是回归分析方法本身所决定的(本文共计1页)......[继续阅读本文]

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