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SPSS中的皮尔森相关系数分析,不知道怎么分析
其相关系数计算如下：操作路径【分析→相关→双变量】将变量放置分析框内，勾选pearson以及双侧检验后点击确定。
打开SPSS软件；点击“开始”按钮，双击“SPSS ”软件。导入数据：点击左上角“文件”---“打开”---“数据”，并选择数据。
为了解决相似性强弱用SPSS进行分析，从分析-相关-双变量。打开双变量相关对话框，将X和Y选中导入到变量窗口。然后相关系数选择Pearson相关系数，也可以选择其他两个，这个只是统计方法稍有差异，一般不影响结论。
spss皮尔森相关系数分析表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小。一般来说相关性大小要看显著性达到什么程度。显著性越小说明相关程度越高。显著性小于0.05则为显著先关，小于0.01则为极显著相关。
负值表示两变量负相关，即一个随另一个的增大而减小，变化趋势相反。
相关分析的操作步骤 SPSSAU用户可自由拖拽分析项进入分析列表框，区别仅在于输出格式不同。
皮尔森相关性分析结果怎么看
1、看Y与X是否有显著关系，即P值大小。分析相关关系为正向或负向，也可通过相关系数大小说明关系紧密程度。
2、皮尔森相关性分析结果这样看：首先看Y与X是否有显著关系，即P值大小。接着分析相关关系为正向或负向，也可通过相关系数大小说明关系紧密程度。
3、SPSS中pearson（皮尔逊相关系数）r值和P值，两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。
4、第一行是相关系数，第二行是概率值sig，如果sig值0.05，说明总体中两变量显著相关，而且相关系数右上角出现星星符号。
5、P0.05表明没有相关性，P0.05才有相关性。在有相关性的情况下，再看是否为正负相关，若为负相关，表明一个变量随另一个变量的增大而减小。
6、r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。
spss皮尔森相关系数分析是做什么的?
spss皮尔森相关系数分析表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小。一般来说相关性大小要看显著性达到什么程度。显著性越小说明相关程度越高。显著性小于0.05则为显著先关，小于0.01则为极显著相关。
相关分析一般是研究定量数据和定量数据的相关性，以及变量之间存在相关性，相关程度是如何的，比如研究身高和体重之间是否有关联等等。
皮尔森相关系数是用来反映两个变量线性相关程度的统计量。相关系数用r表示，其中n为样本量，分别为两个变量的观测值和均值。r描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。r的绝对值越大表明相关性越强。
点击【开始分析】；结果：上表可以看出二者的相关系数约为0.94，并且p值小于0.05，所以说明薪资与购买意愿具有相关关系。同时发现与SPSS的结果完全一致，但是SPSSAU操作起来更方便，结果更加丰富易懂。
相关性分析也是常用的统计方法，用SPSS统计软件操作起来也很简单，具体方法步骤如下。方法步骤 选取在理论上有一定关系的两个变量，如用X，Y表示，数据输入到SPSS中。从总体上来看，X和Y的趋势有一定的一致性。
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