相關性分析是研究數據之間是否具有相關性和關聯度強弱的一種方法，是數據分析中較為常用的一類手段。IBM SPSS Statistics為用戶提供了全面的相關性分析功能，這里將為大家介紹一下如何進行雙變量的SPSS相關性分析。

一、數據

圖1：數據樣本

這是一份汽車價格、馬力和燃料效率之間的數據表，要探究的問題是價格和馬力之間是否具有相關性。

在進行相關性分析之前，我們可以通過一些簡單的方法來大概判斷變量之間的相關關系，比如在本案例中，進行數據的升序排列后觀察，我們猜測價格和馬力總體上可能具有正相關關系。

圖2：升序排列后的數據

也可以通過一些統計圖形來判斷變量之間的走向。

二、相關性分析

那么如何使用SPSS進行具體的相關性分析呢？

1.功能位置

圖3：雙變量分析

點擊“分析”——“相關”——“雙變量”，可以打開雙變量相關性分析的窗口。

2.設置

圖4：變量設置

將“價格”和“馬力”變量移入右側的變量框中，這表示SPSS將對這兩個變量展開相關性分析。

3.相關系數

相關系數是描述變量相關性的參數，相關系數的絕對值越大，相關性越大，系數大于0是正相關，小于0是負相關。

圖5：相關系數

SPSS為用戶提供了三種相關系數，皮爾遜系數用來度量線性相關關系的關聯度，適用于滿足正態分布的數據；肯德爾系數屬于非參數統計，主要考慮秩相同點的影響；斯皮爾曼系數是根據數據的秩來計算的，適用于有序數據和不滿足正態分布的數據。

在不確定分析數據關系之前，可以將三個系數都選中。

4.顯著性檢驗

圖6：顯著性檢驗

在開始檢驗之前，我們已經簡單判斷過數據的相關方向，此時就可以選擇“單尾檢驗”，如果不確定是正相關還是負相關，可以選擇“雙尾檢驗”。

勾選“標記顯著性相關”，統計結果中達到顯著性水平的數據會被標記。

5.選項

圖7：選項設置

在“選項”對話框中勾選待統計的參數和個案排除方法，我們這里參數全部勾選，個案選擇按對排除。

6.分析結果

圖8：結果輸出

在工作日志中查看分析結果，可以發現相關系數是很大的，標明價格和馬力之間存在非常顯著的正相關性。

三、小結

本文中我們介紹了使用IBM SPSS Statistics對一份樣本數據進行相關性分析的方法，雙變量相關分析是這類方法中的一種，除此以外還有很多其他的方法