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如果说相关分析只是展示两个变量之间是否“有关联”，
那么回归分析（Regression Analysis）则进一步判断这种关系是否构成“影响”。
也就是说，回归分析关注的不是简单的相关性，
而是揭示原因与结果之间的方向性与作用强度。
1. 回归分析的核心原理
回归分析通过数值方式估计自变量（X）对因变量（Y）的影响程度。
例如：
价格认知是否会影响购买意向？
工作满意度在多大程度上影响组织投入感？
这些问题都可以通过回归系数 β 来回答。
β 值越大，说明影响力越强；
当 p 值达到统计显著水平时，该影响具有统计学依据。
主要指标含义如下：
β（Beta）：自变量对因变量的影响强度
p-value：判断影响是否显著（p<0.05 表示统计显著）
R²：整体解释力，表示模型对因变量变动的解释比例
2. 单一回归与多元回归的区别
单一回归（Simple Regression）
用于分析一个因素对结果的影响
例如：学习时间对考试成绩的影响
多元回归（Multiple Regression）
用于分析多个因素是否同时对结果产生影响
例如：学习时间、睡眠时间、压力水平对考试成绩的综合影响
在企业研究和学术论文中，多元回归使用最为广泛，
因为它可以清晰呈现各因素的相对重要性，
为战略制定或政策建议提供直接依据。
3. 解读回归分析时需要注意的问题
相关不等于因果
即使两个变量存在相关关系，也不能直接认定为因果关系。
必须先确认模型方向与变量定义的合理性。
多重共线性（Multicollinearity）
当自变量之间高度相关时，回归系数可能失真。
通常当 VIF（方差膨胀因子）超过 10 时需要特别注意。
样本量问题
样本量过小会导致回归系数不稳定。
实践中，150 人以上的样本规模通常更为稳妥。
4. The Brain 的回归分析流程
The Brain 基于 SPSS 执行回归分析，
并结合 AI 与专家双重审核，提升结果的可靠性。
分析流程包括：
自动检验变量正态性与多重共线性
提供 β 值、p 值、R² 等核心指标的解读
企业项目：提供影响因素可视化图表
学术研究：提供符合 APA 第七版规范的回归表与解释文本
在报告中加入“决策导向型解读说明”
例如：
“服务质量对再次使用意向产生显著正向影响（β=0.42，p<0.01），
整体模型解释力为 52%（R²=0.52）。”
仅凭这一句话，就能同时传达科学依据与战略洞悉。
