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20 30 40 45 0.7071 根据11对(X,Y)的样本数据计算获得自变量X的方差为4.5，反应变量Y的方差为4.0，X与Y的相关系数平方值为0.5。
回归分析前应绘制散点图 回归方程可用来描述两定量变量间数量依存变化的关系 对回归系数假设检验的P能够反映自变量对应变量数量上的影响大小 满足各观测值独立、应变量与自变量关系为线性、误差服从正态分布的资料才能应用于回归分析 直线回归用于预测时，自变量一般不应超出样本实测值的取值范围
自变量X 应变量Y 估计值
±1.96S ±1.96S
20 30 40 45 0.7071 根据11对(X,Y)的样本数据计算获得自变量X的方差为4.5，反应变量Y的方差为4.0，X与Y的相关系数平方值为0.5。
20 30 40 45 0.7071 根据11对(X,Y)的样本数据计算获得自变量X的方差为4.5，反应变量Y的方差为4.0，X与Y的相关系数平方值为0.5。
用同样方法是否能够重复研究的结果 研究的自变量与因变量之间是否有关系 研究的自变量与因变量之间是否有因果关系 研究的自变量与因变量之间因果关系的构思 研究结果能否推广到其他人员、背景条件和时间
20 30 40 45 0.7071 根据11对(X,Y)的样本数据计算获得自变量X的方差为4.5，反应变量Y的方差为4.0，X与Y的相关系数平方值为0.5。
市场现象的因变量与自变量之间存在相关关系 市场现象的因变量与自变量之间存在线形相关关系 市场现象的应变量与自变量之间高度相关 市场现象的因变量与自变量之间存在系统的数据资料
只能由自变量x去预测因变量y 只能由因变量y去预测自变量x 既可以由自变量x去预测因变量y，也可以由变量因y去预测自变量x 能否相互预测，取决于自变量x和变量因y之间的因果关系
回归模型因变量y与自变量x之间具有线性关系。 在重复抽样中，自变量x的取值是固定的，即假定x是非随机的。 误差项ε的方差为零。 误差项ε是独立随机变量且服从正态分布，即，ε~N（0，σ
）。
回归模型因变量Y与自变量x之间具有线性关系。 在重复抽样中，自变量x的取值是固定的，即假定x是非随机的。 误差项ε的方差为零。 误差项ε是独立随机变量且服从正态分布，即ε～N（0，σ2）。
因变量是引起其他变量变化的变量，故也称作原因变量。而自变量则称作结果变量 在实验研究中，自变量又称作实验刺激，而因变量则往往是研究所测量的变量 实验研究的中心目标是探讨变量之间的因果关系，其基本内容是考察自变量对因变量的影响，即考察实验剌激对因变量的影响 实验中的自变量通常都是二分变量，即它通常只有两个取值：有和无，即给予实验刺激或不给予实验剌激
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