IBM SPSS Statistics（简称SPSS）是一款出色的大数据统计和分析软件，它拥有漂亮的用户界面和出色多样的分析工具，其中之一是数据分析中常用的相关系数计算及分析，相关系数分析可以用来研究两个变量之间的关联性，是探究变量之间的线性关系的一种经典方法。本文将结合实例详细介绍SPSS分析相关系数的方法以及如何解读相关系数分析结果。

一、什么是统计学里的相关系数？

在数据分析中，相关系数用于说明两个变量之间的关系强弱。我们使用相关系数来判断两个变量与其它变量的关系是否存在以及相关如何，通过相关系数可以提高我们对系统的认识和预测不同因素之间的关系。

SPSS在测量不同变量之间相关程度时，通常使用Spearman 或 Pearson 相关系数。Spearman相关系数在评估两个变量的关系时比较灵活，并且是一种非参数方法。 Earl 常用来将变量之间的线性关系描述成一个单一的标志。在此，我们将具体介绍如何在SPSS程序中使用Pearson相关系数进行推断统计分析。

二、SPSS相关系数计算方法

1. 载入数据并检查数据形态

首先，将需要进行相关系数分析的数据集加载到ISPSS软件中。在这个阶段，我们需要检查数据的形态，确保数据能够进行相关系数分析。

2. 进入“Analyze”菜单并进入“Correlate”选项

在菜单栏中选择“Analyze分析”，然后在“Correlate”（相关性）子选项中选择“Bivariate”（双变量相关性），接下来就可以打开Bivariate Correlations窗口。

3. 选择两个需要进行相关系数分析的变量

在Bivariate Correlations窗口中，将两个需要进行相关系数分析的变量一一拖入左侧的变量框。然后可以选择选中“Options”按钮，如需要可以调整分析的设置。

4. 点击“OK”开始分析

根据需求进行设置后，点击“OK”开始进行相关系数分析。

5. 查看相关系数分析结果

完成分析之后，IBM SPSS Statistics会输出多种结果，其中包括Pearson相关系数、Spearman相关系数和Kendall‘s Tau-b系数等内容。通过观察这些分析结果，可以衡量两个变量之间的关联性的强度和方向。

三、相关系数数据分析结果

在SPSS中，输出结果中将同时提供相关系数和P值。相关系数的范围从-1到1，其诠释有如下原则：

1.  相关系数：可以通过Pearson相关系数、Spearman相关系数和Kendall‘s Tau-b系数三个量化指标计算得出。相关系数为-1到1之间的值，其绝对值表示变量之间的相关性强度，符号表示相关性的方向及其意义。

2. P值：用来衡量相关系数的显著性，通常p值小于0.05时相关系数被认为是显著的。

3. 样本量：样本量大小会影响相关系数分析的结果。较小的样本量可能导致分析结果不够准确。

此外，有关P值可用于表示相关系数是否显着。如果相关系数的P值小于或等于显着性水平，则认为相关系数是显着的，表明所计算的相关系数具有统计学意义。反之，如果P值大于定义的显着性水平，则认为两个变量之间的相关系数是不显著的，表明两个变量之间不存在统计学意义上的相关性。

需要注意的是，相关系数分析只能用来衡量两个变量之间的线性关系强度，它不能证明因果性。即使两个变量的相关系数为很强，也不能说明一个变量的改变会导致另一个变量的改变。进行相关系数分析时，特定场景下，需要同时参考其他因素，避免分析的误导性。

总结

在SPSS的分析工具中，相关系数是一个常用的工具，因为它能够准确地比较两个变量之间的关系强度，并且可以指示相对变化的方向（正向还是反向）。在SPSS中使用相关系数计算及分析相对简单，只需要按照菜单选项提供检索即可，同时输出效果比较直观、准确且文件格式清晰。能够有效地提高我们的数据分析效率和工作的准确性，对于统计研究者来说，这个功能非常有利于数据的统计分析或市场预测，有助于进行决策。