的性质，只从它们的数量关系上分析其数量规律，这时，我们没有理由把某一个变量一定要确定为自变量。但统计方法的运用都针对的是实际问题，对统计关系的定量不能代替我们对事物的理解。为了使统计方法的使用更有效，应该从事物的性质出发，尽量合理地确定自变量和因变量，至少不能对事物因果关系的存在视而不见。当然，这个工作——确定谁是自变量，谁是因变量——需要对该领域有一定程度的了解，从这个意义上说，统计方法要想发挥较大的作用，离不开对分析对象的本质认识；对客观事物的深入分析，也要熟练运用统计方法，以使分析更准确，对规律的表述更清晰。
3、相关系数表示的是变量之间关系的紧密程度，回归分析能反映变量之间的相互影响关系和数量规律性。运用回归模型，可以对现象进行一定的预测，主要包括内插法和外推法，内插法可以推测自变量变化范围以内的因变量结果，外推法可以推测自变量变化范围以外的因变量结果，相对而言，内插法预测的结果会准确一些，而外插法预测的准确程度要低一些，尤其是自变量的取值远离拟合模型时的数据时，准确程度更要降低。
4、对“发现”机制的一种解释。相关与回归方法的运用，有助于发现某些客观机制。我们总是在对大量的事物进行观察，并且时时都渴望着发现某个规律。一个人突然发现，P和Q两个事物间存在着一定的依存关系（如前述牛痘与天花、蜂毒与关节炎），但这离规律还差很远，为了明确、清晰地表述这个规律，他需要一系列的特定观测，并对观测值进行大量的统计分析，形成科学的认识。
这一过程用统计术语来描述，就是：大量观察，获得统计数据—→发现相关性—→寻找特定的数据或设计一个试验以获得必要的数据—→准确描述相关性（建立回归模型）—→对回归模型进行检验—→调整回归模型—→探讨变量之间的内在决定性（这一步工作在统计学领域之外）。
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