相关是什麽？来认识回归分析

当我们的自变数和应变数都是定量资料的时候，我们就可以用回归分析的方法来从中找出两者之间的关系。简单的来说，我们可以根据一个变量去预测另一个变量，而他们彼此之间的关系被称为相关性。

统计学透过回归分析，可以找出或是验证出一些较不直觉的变数关系，而这也是回归分析的强大之处！今天就让我们来搞懂什麽是回归分析吧～

首先，我们先把资料画成散布图的形式来观察，将变数Ｘ标示於一维座标图的横座标，变数Ｙ标示於纵座标。

假如Ｘ增加Ｙ也会增加，Ｘ减少Ｙ也会减少，我们就会称呼两者之间有「正相关」；反之Ｘ增加Ｙ减少，Ｘ减少Ｙ增加，则为「负相关」；而Ｘ增加Ｙ也不会增加会减少，Ｘ增加或减少也不会影响到Ｙ的话，就是「不相关」。

在散布在座标上图中的点我们可以画出一条回归线，Y=aX+b。其中a为斜率，也就是所谓的回归系数，回归系数直观的告诉我们回归线的斜率陡峭程度，越陡峭表示其中一个变量只要改变一点点另一个变量就会有大幅度的改变。

在做回归分析上的解释时，需要注意两件事：

那我们要如何去检测两变数的因果关系呢？

这个就要使用到「随机对照实验」的方法，也就是业界俗称的「AB testing」！

这个方法无论是在数据分析的领域上，或是产品经理、行销人员，大多数想要验证商业上的构想时，都会广泛和频繁的用到～因此，让我们用统计学的角度来重新检视所谓的AB testing吧！我们明天见～

参考资料：