[學習筆記]迴歸分析是否能夠探討因果

今天文獻評析小考的題目：

“Q1a. 主題是探討變項之相關，統計分析 (regression) 顯示關連程度，這些代表因果關係嗎？”

檢討前，當然還是先問Google，彙整之後我寫的答案為：
“A1a. 是的，迴歸分析為探討某一變項與另一變項之依賴情形，且就統計方法上，迴歸分析可將兩變項寫出一迴歸分析式，所以此統計方式可以探討其因果關係。但相關分析則僅能探討關聯程度，無法確認誰是誰的因。”(迴歸分析的觀念錯了)

檢討時得到的答案發現自己寫錯了，當下當然覺得很奇怪，為什麼和自己參考的答案不同。
一天的課程結束後，再看一次自己參考的資料，結果發現自己又犯了斷章取義/過度推測的錯誤。

因此重新統整一次迴歸分析與相關分析的比較：
1.  如何決定使用迴歸分析或相關分析的時機？
應從分析數據的目的及數據性質來判斷。迴歸分析為探討依變項(dependent variable)y對於一個自變項(independent variable)x的依賴情形。x可利用實驗設計加以控制，並且藉由迴歸方程式來說明x的改變可能造成y的改變。相關分析是探討兩變項互相依賴之程度，及一起變異之程度。因兩變項間無一方程式可說明兩者的依賴情形，所以沒有自變項與依變項之分。常用於探討測定一群體之變項互相關聯的程度，則採用相關分析。

2. 迴歸分析跟相關分析可以決定變項間的因果關係嗎？
不行，雖然迴歸分析之依變項與自變項間有一迴歸方程式可以說明兩者之間的關聯，但是僅能表示「操作自變項x可能會造成依變項y的變異」，並不能證明x的改變是y變異的原因。相關分析亦不能探討變項間之因果關係，只能探討變項間互相關聯的程度。



之後如果有學到關於迴歸分析或相關分析的概念再行補上。