两变量关联性分析的描述中错误的是如下:
不相关的两个变量一定相互独立，若x，y相互独立，则它们一定不相关；不相关的两个变量不一定相互独立；由于相关系数是根据样本求出的，存在误差，所以两个变量不相关，求得的系数r不见得恰好为O；r的绝对值越大，线性相关就越强。
两变量之间的相关性分析:首先,大家平时理解的变量是单纬的,而不是你说的多维的.因此,对spss而言,X1、X2、X3、Y1、Y2、Y3分别是6个变量;spss的相关性分析中可以分别统计这6个变量间的相关性.通过他们之间相关性的计算,你或许可以得到你所说的X与Y之间的相关性,但这种相关性只是你推测的定性描述而已,是不能定量描述的.
主成分分析,目的是将分析对象的多个维度简化为少数几个维度,方便分析,这样做的前提是维度很多且其中的多个维度之间有较强的相关性.而不是你想象的可以把X1、X2、X3降维成一个变量,因为只有三个维度,已经很少了,这三个维度可以做降维分析的可能性几乎没有；回归分析,只有一个因变量,可以有多个自变量,最终算得因变量与自变量间的回归关系.
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