spss第四章相关性分析汇总
列变量，因变量
显示每组变量的条形分类图
输出表格的形式 不输出列联表
表格 排列 顺序
Χ2,受样本量影响
列联系数C,行列数相同
λ
计算r(不推荐)和rs系数. 相关性检验T
适合方形表,n * n
任意格数
2*2，排除样本量影响
分层卡方检验
内部一致性系数
V系数,2*2以上
G相关，较适合 2*2
类－距
E系数,因变量为定距
“相关分析数据—课堂练习.sav”中： 1）以20000元为一档,对salary变量重新编码,生成新变量 sal_new； 2）测量变量educ与salbegin；educ与jobtime；educ与 salary；年龄段与sal_new之间的相关性。(用correlation 模块）
距-距Pearson: r系数
序-序:τb ,rs
双尾检验
单尾检验
显示相应显 著度水平
计算每个变量的均值和 标准差
缺省值的处理
剔除正在参与运算的2个变 量值是缺失值的观测量
剔除所有参与运 算变量中带有缺 失值的观测量
课堂练习
“相关分析数据.sav”中，判断“年龄” 、“性别”、“教 育”、“婚姻状况”与“家庭月收入”、“个人月收入”之 间的相关性，计算相关系数。（用crosstabs模块）
➢要探索显著差异的地方时，采用卡方分割法 ----分成多个2X2表格进行多重检验，但需 要调整显著度水平，为原显著水平除以需分 割的次数。
序-序 概率值
G 取值
T检验值
斯皮尔曼rs 距-距: r
案例： 艾滋病“准疫苗”是否具有显著性效果
2009年9月新闻《美泰两国研制出艾滋病“准疫 苗”》：“联合疫苗”试验始于2003年10月,试验 对象是在泰国选取的1.6万多名年龄在18岁至30岁 的志愿者。其艾滋病病毒检测均为阴性,且其感染 风险与普通人群的平均水平相当。其中,一组志愿 者被注射了“联合疫苗”,另一对照组则只被注射 了安慰剂。结果显示,在8197名接受疫苗注射的志 愿者中,51人感染了艾滋病病毒,而在对照组的 8198人中,有74人感染。(注射疫苗组感染风险率
X2 自由度
卡方检验中应避免出现期望频数小于1。若20%以上单 元格期望频数小于5，因此需要采用似然比卡方检验修
正值。
卡方检验应用条件：
1.随机样本数据； 2.卡方检验的理论频数不能太小。 3. 2X2四格表中，两个独立样本比较可以分为3
种情况：
➢ 所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40，用Pearson卡 方进行检验。
crosstabs/ Oneway/
means crosstabs/ correlation
/linear
Part Four 相关分析
二 交互分类
analyze→descriptive statistics→crosstabs 可计算所有相关系数并进行检验（F检验除外）
行变量，自变量
相关统 计计算
14.5%
文化 程度
初中
高中 中专 或
中技
大专 以上
Total
163
202
194
630
25.9%
32.1%
30.8% 100.0%
53.1%
51.4%
52.4% 50.4%
13.0% 144
16.1总% 百分15比.5%
191
176
50.4% 621
23.2%
30.8%
28.3% 100.0%
46.9%
➢ 如果理论数T＜5但T≥1，并且n≥40，用连续性校正 的卡方进行检验。
➢ 如果有理论数T＜1或n＜40，则用Fisher’s检验。
4.适用于R×C表卡方检验应用条件：
➢R×C表中理论数小于5的格子不能超过1/5 ；若违反，应对卡方值进行修正。
➢不能有小于1的理论数。若统计分析中有不 符合R×C表的卡方检验，可以通过增加样 本数、列合并来实现。
配对卡方检验
优势比OR，相对 危险度RR
频数
观测频数
期望频数
百分比
行百分比 列百分比
总百分比
列联表的格式 行百分比
因变量，列 变量
自变量,行性变别量* 文化程度 Crosstabulat列ion百分比
男 Count
人%数within 性别 % within 文化程度 % of Total 女 Count
一 相关分析的概念
测量级别 类-类 (类-序)
序-序
类\序-距 (≥3)
距-距
相关 系数
λ
G/ rs
E/E2
r
取值范 围
PRE意义
检验方 法
[0.1]
λ
χ2
SPSS程序 crosstabs
[-1.1] [0.1] [-1.1]
G/rs2 E2 r2
T检验 F检验 T检验
Crosstabs/ correlation
51/8197=0.622%,对照组感染风险率0.903%。)
对于2X2列表，SPSS会提供连续校正和Fisher精确检 验方法，小样本中主要参考这二个指标。
检验结果
Part Four 相关分析
三 两个变量间的相关性分析 analyze→correlate →bivariate
计算序-序、距-距相关系数，并T检验
% within 性别
边缘百% w分ithi比n 文化程度 % of Total Total Count
% within 性别 % within 文化程度
条%件o百f To分tal 比
高小 以下 71
11.3% 39.2%
5.7% 110
17.7% 60.8%
8.8% 181
14.5% 100.0%
48.6%
47.6% 49.6%
11.5%
15.3%
14.1% 49.6%
307
393
370
1251
24.5%
31.4%
29.6% 100.0%
100.0% 24.5%
100.0边% 缘百100分.0%比 100.0%
31.4%
29.6% 100.0%
线性相 关卡方， 只适应
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ定序
皮尔森卡方 概率值
SPSS相关分析
第一次 第二次 第三次
1 0.140 0.135 0.141
2 0.138 0.140 0.142
3 0.143 0.142 0.137
4 0.141 0.136 0.140
5 0.144 0.138 0.142
6 0.137 0.140 0.143
【Compute Distances单项选择框组】 其中有两个选择，Between cases表达作变量内部观察
一般选中。此时P<0.05旳系数值旁会标识一种星号， P<0.01旳则标识两个星号。 【Options钮】 Statistics复选框组 可选旳描述统计量。它们是： Means and standard deviations每个变量旳均数和原则 差
Cross-product deviations and covariances各对变量 旳交叉积和以及协方差阵
化学 90.00 99.00 70.00 78.00 88.00 88.00 75.00 98.00 98.00 99.00 89.00 98.00 88.00 60.00 87.00 87.00 88.00 79.00
在上面旳成果中，变量间两两旳有关系数是用方阵旳形式给 出旳。每一行和每一列旳两个变量相应旳格子中就是这两个 变量有关分析成果成果，共分为三列，分别是有关系数、P 值和样本数。因为这里只分析了两个变量，所以给出旳是 2*2旳方阵。由上表可见本身旳有关系数均为1，而数学和 化学旳有关系数为0.742，P<0.001，有非常明显旳统计 学意义。
3.2.3 有关分析——Correlate菜单
Bivariate过程：用于进行两个/多种变量间旳参数/非参数 有关分析，假如是多种变量，则给出两两有关旳分析成果。 这是Correlate子菜单中最为常用旳一种过程。
SPSS的相关分析和线性回归分析
• 如果两变量的正相关性较强，它们秩的变化具有同步性，于
是
n
Di2
n
(Ui
Vi)2的值较小，r趋向于1；
• i1
i1
如果两变量的正相关性较弱，它们秩的变化不具有同步性，
于是
n
n
Di2 (Ui Vi)2
的值较大，r趋向于0；
• i1
i1
在小样本下，在零假设成立时， Spearman等级相关系数
用最小二乘法求解方程中的两个参数，得到：
1
(xi x)(yi y) (xi x)2
0 ybx
多元线性回归模型
多元线性回归方程： y=β0+β1x1+β2x2+.+βkxk
β1、β2、βk为偏回归系数。 β1表示在其他自变量保持不变的情况下，自变量x1变动
一个单位所引起的因变量y的平均变动。
析功能子命令Bivariate过程、Partial过程、 Distances过程，分别对应着相关分析、偏相关分析和相 似性测度（距离）的三个spss过程。
Bivariate过程用于进行两个或多个变量间的相关分 析，如为多个变量，给出两两相关的分析结果。
Partial过程，当进行相关分析的两个变量的取值都受 到其他变量的影响时，就可以利用偏相关分析对其他变量 进行控制，输出控制其他变量影响后的偏相关系数。
• 回归分析的一般步骤
确定回归方程中的解释变量（自变量）和被解释变量（ 因变量） 确定回归方程 对回归方程进行各种检验 利用回归方程进行预测
8.4.2 线性回归模型 一元线性回归模型的数学模型：
y0 1x
其中x为自变量；y为因变量； 0 为截距，即
常量； 1 为回归系数，表明自变量对因变量的影
SPSS(4)相关分析
第七章相关分析任何事物的存在都不是孤立的，而是相互联系、相互制约的。
在医学领域中，身高与体重、体温与脉搏、年龄与血压等都存在一定的联系。
说明客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来，这个过程就是相关分析。
值得注意，事物之间有相关，不一定是因果关系，也可能仅是伴随关系。
但如果事物之间有因果关系，则两者必然相关。
SPSS的相关分析是借助于Statistics菜单的Correlate选项完成的。
第一节Bivariate过程7.1.1 主要功能调用此过程可对变量进行相关关系的分析，计算有关的统计指标，以判断变量之间相互关系的密切程度。
调用该过程命令时允许同时输入两变量或两个以上变量，但系统输出的是变量间两两相关的相关系数。
7.1.2 实例操作[例7-1]某地区10名健康儿童头发和全血中的硒含量（1000ppm）如下，试作发硒与血硒的相关分析。
7.1.2.1 数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：发硒为X，血硒为Y，按顺序输入相应数值，建立数据库（图7.1）。
图7.1 原始数据的输入7.1.2.2 统计分析激活Statistics菜单选Correlate中的Bivariate...命令项，弹出Bivariate Correlation对话框（图7.2）。
在对话框左侧的变量列表中选x、y，点击 钮使之进入Variables框；再在Correlation Coefficients框中选择相关系数的类型，共有三种：Pearson为通常所指的相关系数（r），K endell’s tau-b为非参数资料的相关系数，Spearman为非正态分布资料的Pearson 相关系数替代值，本例选用Pearson项；在Test of Significance框中可选相关系数的单侧（One-tailed）或双侧（Two-tailed）检验，本例选双侧检验。
图7.2 相关分析对话框点击Options...钮弹出Bivariate Correlation:Options对话框（图7.3），可选有关统计项目。
利用SPSS软件分析变量间的相关性
利用SPSS软件分析变量间的相关性利用SPSS软件分析变量间的相关性引言SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计软件，广泛应用于统计学、社会科学研究以及市场调研等领域。
利用SPSS软件可以对数据进行有效的整理、分析和可视化展示。
其中，分析变量之间的相关性是一个重要的统计问题，能够帮助我们揭示变量之间的关联性和趋势。
本文将介绍如何使用SPSS软件进行变量相关性分析，并通过实例进行详细说明。
一、相关性的概念和意义相关性是指两个或多个变量之间的关联程度。
在统计学中，我们常用相关系数来衡量变量之间的相关性。
变量之间的相关性分为正相关、负相关和无相关三种情况。
正相关表示两个变量的值趋势向着同一方向变化；负相关表示两个变量的值趋势向着相反的方向变化；无相关表示两个变量之间没有明显的变化趋势。
变量间的相关性分析在许多领域都具有重要的意义。
在市场调研中，通过分析产品价格与销量之间的相关性，可以帮助企业优化定价策略；在医学研究中，分析某种药物的剂量与疗效之间的相关性，可以指导药物的使用和治疗方案的制定。
二、SPSS软件基础操作在进行相关性分析之前，我们首先需要掌握SPSS软件的基础操作。
以下是常用的几个操作步骤：1. 导入数据：在SPSS软件中，我们可以通过导入Excel表格、CVS文件等方式将数据导入软件中。
2. 创建变量：在导入数据后，有时需要创建新的变量。
例如，在分析一个销售数据表格时，我们可以通过销售额除以销售数量来创建一个新的变量，表示平均每笔交易的金额。
3. 数据整理：为了进行相关性分析，我们有时需要对数据进行整理和清洗。
例如，去掉重复值、缺失值或异常值。
4. 变量选择：根据需要，我们可以选择特定的变量进行相关性分析。
三、SPSS软件中的相关性分析在SPSS软件中，相关性分析是一个比较简单的操作。
以下是基本的步骤：1. 打开SPSS软件，选择“Analyze（分析）”菜单栏，再选择“Correlate（相关性）”，点击“Bivariate（双变量）”。
用SPSS做相关性分析的入门操作步骤
概述：自变量是连续变量，因变量是连续变量，怎么做相关性分析？自变量是分类变量，因变量是连续变量，怎么做相关性分析？自变量是连续变量，因变量是分类变量，怎么做相关性分析？注：还有其他可替代的分析方法，但效果基本一致。
1、线性回归（自变量连续变量，因变量连续变量）（1）步骤：分析-回归-线性（2）数据处理：i对变量取lg：对连续变量取lg再做回归，用于检验非线性相关关系。
ii均值中心化：先求均值：数据-分类汇总-把变量放到“汇总变量-变量摘要”里。
再进行均值中心化：转换-变量计算-“变量-均值”-得出中心化的新变量。
2、比较均值“独立样本T检验”（自变量分类变量，因变量连续变量）步骤：分析-比较均值-独立样本T检验-因变量放“检验变量”，自变量放“分组变量”，然后定义组-确定结果解读：关注点：看“Sig.(双侧)”是否小于0.05。
3、logistic回归（自变量连续变量，因变量分类变量）步骤：分析-回归-二元logistic-自变量放“协变量”-“选项”点Hosmer-Lemeshow 拟合度（类似于R方）结果解读：（1）模型拟合= Hosmer 和 Lemeshow 检验 =步骤卡方df Sig.1 24.641 8 .002关注点：卡方越小，Sig.越高，说明模型拟合度越高。
关注点：看变量的显著性水平是否小于0.05。
4、列联表分析（自变量分类变量，因变量分类变量）步骤：分析-描述统计-交叉表-自变量放“列”，因变量放“行”-“统计量”点“卡方”-“单元格”点“百分比-行”结果解读：卡方检验值df 渐进 Sig. (双侧)精确 Sig.(双侧)精确 Sig.(单侧)Pearson 卡方 3.245a 1 .072连续校正b 2.900 1 .089似然比 3.313 1 .069Fisher 的精确检验.077 .043 有效案例中的 N 1084a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。
SPSS相关性分析PPT课件
散点图
• 通过观察散点图能够直观的发现变量之间的统计关系 以及它们的强弱程度和数据对的可能走向。散点图以 横轴表示两个变量中的一个变量，以纵轴表示另一个变量，将两个变量之间相对应的变量值以坐标点的形 式逐一标在直角坐标系中，通过点的分布形状、分布模式和疏密程度来形象描述两个变量之间的相关关系。
为样本含量，k为被限制的条件数或变量个数，或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数。
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回归分析
• 一元线性回归模型：
y x 其中x为自变量；y为因变量； 为截距，即常量； 为回归系数，表明自变量对因变量的影响程度。
0
1
0 1
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• 用最小二乘法求解方程中的两个参数，得到
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相关关系的种类
• 相关关系的种类：是否线性 • 线性相关 • 正相关 • 负相关 • 曲线相关
• 相关关系的种类：据变量的度量类型 • 定类变量和定类变量之间的相关 • 定序变量和定序变量之间的相关 • 定距变量和定距变量之间的相关
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相关关系的种类
• 相关关系的种类：是否线性 • 线性相关 • 正相关 • 负相关 • 曲线相关
i0
i 1
• 相关系数的数值范围是介于–1与 +1之间:
• 如果|r| ' 0，表明两个变量没有线性相关关系。
• 如果|r| ' 1 ，则表示两个变量完全直线相关。线性相关的方向通过相关系数 的符号来表示，“+”号表示正相关，“﹣”表示负相关。
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• 相关系数为0或接近于0不能说明两个变量之间没有相关性，它只说明没有线性相关性。不能排除具有其它 非线性关系。
如何用spss做相关性分析
如何用spss做相关性分析例：学生每天学习时间T与学习综合成绩G之间的相关性原始数据T G1.1 541.5 602.2 623 70.13.4 744 74.54.2 775.5 81.55.9 856 85.56.5 86.28 90G=f(T),其中T为自变量，G为因变量step1：建立数据文件 file——new——data；定义变量选中左下角菜单Variable view，输入变量名T，其他选项不变，令起一行，输入变量名G其他选项不变，切换到data view（在左下角），将数据复制进去。
Step2：进行数据分析：在spss最上面菜单里面选中Analyze——correlate——bivariate（双变量）左边包含G，T的框为源变量框，后面的空白框为分析变量框，我们现在需要分析G和T的关系，因此将源变量框中的G和T选进分析变量框待分析。
（1）correlation coefficients（相关系数）包括三个选项：Pearson：皮尔逊相关，计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析；Kendall：肯德尔相关，计算等级变量间的秩相关；Spearman：斯皮尔曼相关，计算斯皮尔曼秩相关。
注：Pearson可用来分析①分布不明，非等间距测度的连续变量Kendall可用来分析①分布不明，非等间距测度的连续变量，②完全等级的离散变量，③数据资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知。
第②种情况只能用Kendall分析Spearman可用来分析数据资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知（2）Test of significance选项Two-tailed：双尾检验，如果事先不知道相关方向（正相关还是负相关）则可以选择此项；One-tailed：单尾检验，如果事先知道相关方向可以选择此项。
（3）Flag significant correlations：表明显著水平，如果选择此项，输出结果中在相关系数值右上方使用*标示显著性水平为5%，用**标示其显著性水平为1%首先使用pearson，two-tailed（下图），点击右侧optionsstatistics为统计量，包括均值和标准差叉积离方差和协方差missing values 选择默认点击continue——ok输出结果（下图）相关系数为0.975，显著性p=0.000<0.01,有统计学意义选用Kendall 肯德尔，结果如下：选用spearman 斯皮尔曼，结果如下：画散点图：选中Graphs——Scatter/dot-----Simple scatter------define。
《2024年利用SPSS软件分析变量间的相关性》范文
《利用SPSS软件分析变量间的相关性》篇一一、引言在社会科学、统计学和许多其他研究领域中，了解不同变量之间的相互关系是非常重要的。
SPSS软件作为一款强大的统计分析工具，为研究者提供了多种分析方法，其中之一就是分析变量间的相关性。
本文将详细介绍如何利用SPSS软件进行变量间的相关性分析，并通过一个具体的例子来展示其应用。
二、数据准备首先，我们需要准备用于分析的数据。
数据可以是来自调查问卷、实验数据或其他来源的数值型数据。
确保数据的准确性和完整性对于后续的统计分析至关重要。
在本例中，我们将使用一个包含多个变量的数据集，这些变量可能存在某种相关性。
三、SPSS软件操作步骤1. 打开SPSS软件并导入数据。
在SPSS中，通过“文件”菜单选择“打开”，然后选择要分析的数据文件格式（如CSV、Excel 等）导入数据。
2. 检验数据。
在导入数据后，进行数据的清洗和检查，确保数据没有缺失值、异常值等问题。
3. 选择相关性分析方法。
在SPSS中，选择“分析”菜单下的“相关”选项，然后选择适合的分析方法，如皮尔逊相关性、斯皮尔曼等级相关性等。
4. 选择变量。
在弹出的对话框中，选择要分析的变量。
可以选择单个变量或多个变量进行相关性分析。
5. 运行分析。
点击“运行”按钮，SPSS将开始进行相关性分析。
6. 查看结果。
分析完成后，SPSS将显示相关性分析的结果。
结果通常包括相关系数、显著性水平等统计信息。
四、具体案例分析以一个关于消费者购买行为的研究为例，我们拥有关于消费者年龄、收入、教育水平、品牌偏好和购买频率等多个变量的数据。
我们希望通过SPSS软件分析这些变量之间的相关性。
1. 导入数据并清洗数据。
2. 选择皮尔逊相关性分析方法，并选择年龄、收入、教育水平、品牌偏好和购买频率这五个变量。
3. 运行分析。
4. 查看结果。
SPSS将显示这五个变量之间的相关系数和显著性水平。
例如，我们发现年龄与购买频率之间存在显著的正相关关系，这意味着年龄较大的消费者更可能购买更多产品。
SPSS学习笔记之——相关分析
SPSS学习笔记：探索相关分析方法（包括Pearson、Spearman 和卡方检验），了解如何运用这些统计工具揭示变量间的关联与独立性。
一、相关分析方法的选择及指标体系连续变量的两个相关分析1、Pearson相关系数最常用的相关系数，又称积差相关系数，取值-1到1，绝对值越大，说明相关性越强。
该系数的计算和检验为参数方法，适用条件如下：（1）两变量呈直线相关关系，如果是曲线相关可能不准确。
极端值会对结果造成较大影响。
（3）两变量符合双变量联合正态分布。
2、Spearman秩相关系数优化语序后的文本：对原始变量的分布不做要求、适用范围广泛，该方法不仅适用于等级资料，且对Pearson相关系数的应用场景有所扩展。
然而，作为非参数方法，它在检验效能上相较于基于参数的方法可能略显不足。
二：有序分类变量相关分析有序分类变量的相关性，即一致性，指的是：行变量等级高时，列变量等级亦高；反之，若行变量等级较高但列变量等级较低，则表现为不一致。
常用的统计量包括Gamma、Kendall的tau-b与tau-c。
（三）无序分类变量的相关分析最常用的为卡方检验，用于评价两个无序分类变量的相关性。
根据卡方值衍生出来的指标还有列联系数、Phi、Cramer的V、Lambda系数、不确定系数等。
OR、RR也是衡量两变量之间的相关程度的指标。
二、SPSS相关操作SPSS的相关分析散布在交叉表和相关分析两个模块中。
（1）交叉表过程如下图：以上的指标很全面，解释如下：（1）“卡方”复选框：为常用的卡方检验，适用于两个无序分类变量的检验。
相关性复选框适用于两个连续性变量的相关分析，提供两变量的Pearson及Spearman相关系数。
有序复选框组仅适用于两变量皆为有序分类变量，包含评估一致性指标。
（4）“名义”复选框组：包含一组分类变量相关性的指标，有序和无序分类时都可使用，但变量为有序时，检验效能没有“有序”复选框组中的统计量高。
利用SPSS软件分析变量间的相关性
利用SPSS软件分析变量间的相关性利用SPSS软件分析变量间的相关性简介：在社会科学研究中，了解变量之间的相关性是十分重要的。
它可以帮助我们理解变量之间的关系，并且有助于预测或解释研究现象。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）软件是一种广泛应用于社会科学研究领域的统计分析软件。
本文将以通过SPSS软件分析变量之间的相关性为主题，介绍相关性概念、相关性的测量和分析方法。
相关性的概念：相关性是指在两个变量之间存在一种关系，当一个变量变化时，另一个变量也会相应地变化。
相关性可以是正相关、负相关或无相关。
正相关表示两个变量随着变化趋势的一致性增加或减少；负相关表示两个变量随着变化趋势的相反性增加或减少；无相关表示两个变量之间没有明显的关系。
相关性的测量方法：常用的相关性测量方法有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
皮尔逊相关系数适用于度量变量之间的相关性，而斯皮尔曼等级相关系数适用于顺序变量之间的相关性。
SPSS中的相关性分析步骤：下面将以一个虚拟数据集为例，简要介绍在SPSS中进行相关性分析的步骤。
步骤一：打开SPSS软件并导入数据集首先，打开SPSS软件，并导入包含变量的数据集。
数据可以是文本文件、Excel文件或SPSS数据文件。
步骤二：选择相关性分析选项点击菜单栏中的“分析”选项，然后选择“相关性”子菜单。
在弹出的窗口中，选择需要分析的变量，并将它们添加到右侧窗格中。
步骤三：选择相关系数在相关性分析窗口中，选择使用的相关系数类型。
默认情况下，SPSS使用皮尔逊相关系数。
如果变量不符合正态分布的要求，可以选择斯皮尔曼等级相关系数。
步骤四：运行相关性分析点击“确定”按钮，SPSS将生成相关性分析结果。
相关性表将显示出所选变量之间的相关系数。
步骤五：解读结果通过查看相关性表，可以了解每对变量之间的相关系数。
相关系数范围从-1到1，接近1表示强正相关，接近-1表示强负相关，接近0表示无相关。