1樓：帳號已登出
一般相關只是單獨地分析兩個變數之間的相關，它不會去控制其他變數的影響。
回歸的話如果你放入多個自變數做回歸，那麼你看到的某一個自變數的回歸係數其實代表的是控制了其他自變數（也就是減去了其他自變數對因變數的效應）後的回歸，也就是說，他並不代表該變數單獨對因變數的影響。
差別就在於是否控制了所關注變數外的其他變數。
偷偷改一個不重要控制變數的顯著性會被發現嗎
2樓：
你好，很高興為你服務，為你作出如下解答：是的，偷偷改變一個不重要控制變數的顯著性可能會被發現。解決這個問題的方法和做法步驟如下：
1.首先，要確定控制變數的重要性，以及它卜嫌們之間的關係。可以使用統計學方法，如回歸分析，來確定控制變數的重要性。
2.其次，要確定控制變數的顯著性，可敗咐以使用t檢驗或f檢驗來確定控制變數的顯著性。3.
最後，要確定控制變數的變化是否會影響結型枯手果，可以使用多元線性回歸分析來確定控制變數的變化是否會影響結果。以上就是解決偷偷改變一個不重要控制變數的顯著性可能會被發現的方法和做法步驟。
控制變數和自變數的區別是什麼？兩者都會影響因變數，應如何區分？是否有相關統計指標來劃分？
3樓：匿名使用者
譬如，s=vt(路程＝速度×時間)
當我們不知道這個公式的時候，可以用控制變數來推出來。
我們先讓v(速度)恆定不變，則t對於s的函當t越大，我們會發現路程越長。這證明時間t對s有影響，經檢驗，是正比關係。
同理，讓時間不變，改變速度，速度越大，路程越長。
要是控制s不變，速度越大，時間越短。
就像100米跑，s＝100恆定不變，控制運動員的跑速v，v越大，自然所用時間t就越小了。
就是讓一些變數暫時為定值，控制剩下一個變數，看對函式有什麼作用效果。
控制變數和自變數的區別是什麼？兩者都會影響因變數，應如何區分？是否有相關統計指標來劃分？
4樓：北廣英嬴醜
想要做資料統計，最最基礎的得先會區分自變數。
和因變數，各本統計書中都會對其下一個定義，舉一些例子，但是想當年我看的時候，看完了還是好迷茫~說說我自己對這二個的理解吧~
一堆資料，比如臘顫枯說：80
首先，這些資料是什麼？
答：按班級分成了2組。
組1-甲班。
組2-乙班。
即我得到了甲班和乙班的語文考試成績，這二組資料的不同之處就是一個是甲班的，一個是乙班的。
我可以比較甲班和乙班語文考試成績。
自變數---班級（甲班和乙班）
因變數---語文考試成績。
因變數每個組是一樣的，都是語文考試成績。
為了更好理解：我和你比誰的錢多，比的是錢，我和你比，錢就可以看做是因變數，我和你就可以看做自變數。
總結：自變數就是誰和誰比，因變數就是比什麼。
比較的結輪洞果有三種：甲班的成績高於乙班，甲班的成績低於乙班，甲乙二個班成績差不多。
統計結果上而言，甲高於乙或是甲低於乙都認為甲班和乙班的語文考試成績之間有顯著差異，而差不多就是甲班和乙班的語文考試成績之間沒有顯著差異。
強化：組1:
組2：75分組依據-性別。
組1-男生。
組2-女生。
我們可以比較男生和女生的語文考試成績。
自變數---性別。
因變數---語文考試成績。
分三組、四組都是一樣的只是若是統計洞孫上有顯著差異的話，就說明至少有一個組和其他組相差很多（高或低），正常的程式是應該先確定自變數，然後確定因變數，這樣倒過來是為了便於理解什麼是自變數和因變數。
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