高中政治課上，大家一定都聽過，唯物辯證法中講，萬(wàn)事萬(wàn)物都處于普遍的聯(lián)系之中。
從數(shù)據(jù)分析的角度看，所有事物之間存在著兩種關(guān)系：函數(shù)關(guān)系和統(tǒng)計(jì)關(guān)系。
函數(shù)關(guān)系是指兩事物之間存在著一種一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系，當(dāng)一個(gè)X確定，對(duì)應(yīng)的變量Y也可以隨之完全確定（即有唯一值）。比如乘車計(jì)費(fèi)，里程數(shù)和費(fèi)用之間，當(dāng)行駛的里程確定，也可以得到唯一確定的收費(fèi)數(shù)。
然而現(xiàn)實(shí)生活中，事物之間并不全都是一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系，因此另一種統(tǒng)計(jì)關(guān)系也普遍存在。統(tǒng)計(jì)關(guān)系就是這種非一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系。這些事物之間存在著某種非確定關(guān)系，變量關(guān)系研究就是為了分析確認(rèn)事物之間的關(guān)系情況。
針對(duì)變量關(guān)系研究方法，包括了相關(guān)關(guān)系研究以及影響關(guān)系研究，大致將常用分析方法歸納為：相關(guān)分析，線性回歸分析，Logistic回歸分析，SEM結(jié)構(gòu)方程
1 相關(guān)分析
（1）指標(biāo)解讀
從相關(guān)分析方法角度看，其并不區(qū)分X和Y，但從實(shí)際意義上看，通常是研究X和Y的相關(guān)關(guān)系。
（2）分析步驟
① 在相關(guān)分析之前，建議可使用散點(diǎn)圖直觀查看數(shù)據(jù)之間的關(guān)系情況。
② 判斷是否有關(guān)系(有*號(hào)則表示有關(guān)系,否則表示無(wú)關(guān)系);
③ 接著判斷關(guān)系為正相關(guān)或者負(fù)相關(guān)(相關(guān)系數(shù)大于0為正相關(guān),反之為負(fù)相關(guān));
④ 最后判斷關(guān)系緊密程度(通常相關(guān)系數(shù)大于0.4則表示關(guān)系緊密)
2 回歸分析
線性回歸分析是一種研究X對(duì)于Y的影響關(guān)系的分析方法。問卷研究中最為常見，多數(shù)情況下可以使用線性回歸分析進(jìn)行假設(shè)驗(yàn)證。
（1）指標(biāo)解讀
（2）分析步驟
① 首先分析模型擬合情況，即通過R平方值分析模型擬合情況，以及可對(duì)VIF值進(jìn)行分析，判斷模型是否存在共線性問題【共線性問題可使用嶺回歸或者逐步回歸進(jìn)行解決】；
② 寫出模型公式(可選)；
③ 分析X的顯著性；如果呈現(xiàn)出顯著性(P值小于0.05或0.01)；則說明X對(duì)Y有影響關(guān)系，接著具體分析影響關(guān)系方向；
④ 結(jié)合回歸系數(shù)B值，對(duì)比分析X對(duì)Y的影響程度(可選)；
⑤ 對(duì)分析進(jìn)行總結(jié)。
3 Logistic回歸
Logistic回歸分析也用于研究影響關(guān)系，即X對(duì)于Y的影響情況，此處涉及的Y值是定類數(shù)據(jù)。其與線性回歸分析區(qū)別在于，線性回歸分析的因變量Y屬于定量數(shù)據(jù)，而Logistic回歸分析的因變量Y屬于分類數(shù)據(jù)。
（1）Logistic回歸分類
結(jié)合Y值的具體情況，Logistic回歸分析共分為三種，分別是二元Logistic回歸分析，多元無(wú)序Logistic回歸分析和多元有序Logistic回歸分析。分類情況如下表所示。
在問卷研究中，二元Logistic回歸分析的使用頻率最高，該方法簡(jiǎn)單易懂，多元無(wú)序Logistic回歸分析，或者多元有序Logistic回歸分析相對(duì)較為復(fù)雜，并且在具體分析時(shí)較難描述和理解。本部分僅對(duì)二元Logistic回歸分析進(jìn)行說明。
（2）指標(biāo)解讀1
分析步驟：
第一：首先對(duì)P值進(jìn)行分析，如果該值小于0.05，則說明模型有效；反之則說明模型無(wú)效；
第二：AIC和BIC值用于多次分析時(shí)的對(duì)比；此兩值越低越好；如果多次進(jìn)行分析，可對(duì)比此兩個(gè)值的變化情況，綜合說明模型構(gòu)建的優(yōu)化過程；
第三：其余指標(biāo)為中間計(jì)算過程值，基本無(wú)意義。
（3）指標(biāo)解讀2
這個(gè)表格用于研究X對(duì)于Y的影響關(guān)系情況，表格中有意義的指標(biāo)信息包括：P值，回歸系數(shù)，OR值和R Pseudo R2。其它指標(biāo)包括標(biāo)準(zhǔn)誤，Z值，95%CI值意義相對(duì)較小。
二元Logit分析的步驟：
第一：對(duì)模型整體情況進(jìn)行說明，比如對(duì)R方值進(jìn)行描述，以及列出模型公式；
第二：逐一分析X對(duì)于Y的影響情況；如果X對(duì)應(yīng)的P值小于0.05則說明X會(huì)對(duì)Y產(chǎn)生影響關(guān)系，此時(shí)可結(jié)合OR值進(jìn)一步分析影響幅度。
第三：總結(jié)分析結(jié)果。
其他說明
Y對(duì)應(yīng)的數(shù)字一定只能為0和1；如果不是，可以使用‘?dāng)?shù)據(jù)編碼’功能設(shè)置；
如果模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較低，需要多次進(jìn)行分析對(duì)比，找出最優(yōu)的模型結(jié)果；
如果X是定類數(shù)據(jù)，此時(shí)需要對(duì)X進(jìn)行虛擬(啞)變量設(shè)置。
如果X的個(gè)數(shù)非常多(比如超過10個(gè))，此時(shí)需要進(jìn)行甄別選擇出有意義的X（比如使用方差分析或者卡方分析，選出X與Y有顯著差異的X放入二元logit回歸模型中）。
更詳細(xì)的方法說明以及具體原理介紹，可查看SPSSAU官網(wǎng)，以及可使用SPSSAU上面的案例數(shù)據(jù)，進(jìn)行實(shí)際的操作分析。
