兩個變數是正相關，多元迴歸中迴歸係數B值是負值，產生這種現象一般有幾種情況：

1、出現多重共線性

由於多元迴歸分析中，會同時將多個X（解釋變數）加入到模型中，這時候就很容易產生一個問題就是，多個X之間本身就存在很強的相關關係，即X之間有著比較強的替代性。如果各個自變數x之間有很強的線性關係，就無法固定其他變量了，因此出現共線性問題，可能導致迴歸係數的符號與實際情況完全相反，本應該顯著的自變數不顯著，本不顯著的自變數卻呈現出顯著性。

解決方法

針對共線性問題的解決方案上，可以觀察出現共線性的變數，如不具有實際意義，可手動剔除不重要的解釋變數；或者利用因子分析合併變數；或考慮使用逐步迴歸進行分析，直接移除出共線性的自變數X；當變數數不夠，不能選擇剔除變數時，可以考慮增大樣本容量，儘量使樣本容量遠大於自變數個數；如共線性變數比較重要，不可剔除時可以考慮使用嶺迴歸。

2、存在異常值

相關分析對異常值的存在不敏感，但在迴歸分析中，存在異常值可能會導致模型構建產生偏差，所以做迴歸分析前，可透過箱盒圖檢視資料情況，以及有無異常值。同時可用SPSSAU資料處理中“異常值”功能，剔除異常值後再進行分析。

3、如果不存在以上問題，則說明資料正常

出現此類問題的原因很可能是Suppressor effect(壓抑效應)。

壓抑效應是指X對Y同時存在兩種路徑，一是對Y的直接影響，二是透過中介變數Z產生影響，而且直接和間接影響的方向正好相反，相互抵消，因此導致在不控制Z的情況下，X對Y的影響很小，甚至為零，而實際上兩者之間存在較大的因果關係。

此時應該以相關分析結論為準，以“有相關關係但沒有迴歸影響關係”作為結論

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