Регрессия или корреляция?

Линейная регрессия и корреляция являются очень похожими друг на друга и их легко спутать. В некоторых ситуациях имеет смысл выполнять оба типа расчета. Рассчитывайте линейную корреляцию, если Вы измеряете как Х, так и Y у каждого обследованного и хотите оценить насколько хорошо они связаны друг с другом. Выбирайте Пирсоновский (параметрический коэффициент) коэффициент корреляции если Вы предполагаете, что Х и Y были выбраны из Гауссовой популяции. В другом случае выбирайте непараметрический коэффициент корреляции Спирмена. Не рассчитывайте коэффициент корреляции или доверительный интервал если Вы сами воздействовали на значение переменной Х. Рассчитывайте линейную регрессию только в том случае, если одна из переменных Х по всей вероятности является предшественником или причиной изменения другой переменной Y. Совершенно четко выбирайте линейную регрессию, если Вы сами воздействовали на переменную Х. В линейной регрессии очень серьезные различия получаются в зависимости от того, какая переменная обозначается Х, а какая переменная обозначается Y, поскольку подсчеты при помощи линейной регрессии не симметричны по отношению к Х и Y. Если Вы поменяете местами эти две переменные, Вы можете получить другую регрессионную линию. В противоположность этому линейный коэффициент корреляции симметричный по отношению к Х и Y, и если Вы поменяете местами маркеры для Х и Y, Вы получите тот же самый корреляционный коэффициент.