spss教程：相關分析

關係有函式關係、統計關係。相關分析的方法比較多，常用的有散點圖，還有相關係數。相關係數可以數值的方式精確的反應兩個變數間線性關係的強弱，樣本相關係數為r，|r |≥0.8認為高度相關, 0.5≤| r|＜0.8中度相關，0.3≤|r |＜0.5低度相關 |r |＜0.3相關程度極弱，可視為不相關。

操作方法

（01）先調出相關分析的視窗，操作如圖所示。

（02）不同型別的變數採用不同的相關係數來測量，分Pearson簡單相關係數、Spearman等級相關係數、Kendallτ相關係數三種不同情況，Pearson簡單相關係數用來測定距型變數間的線性相關係數。“統計量”選項是最後的結果有哪些顯示內容。

（03）由於樣本抽樣的隨機性和樣本較少等原因，樣本的相關係數不能夠直接用來說明樣本來自的兩總體是否具有顯著的線性相關關係。應該通過假設檢驗的方法對樣本來自的總體是否具有顯著的線性關係，原假設為“兩總體無顯著線性關係，即存在零相關”。圖中結果顯示的相關性係數為0.323，為低相關，再結合相關係數檢驗的概率P_值知，小於顯著性水平0.05或0.01，故拒絕原假設，認為兩個總體不是零相關的，有一定的相關關係。