品牌型号：联想ThinkBook

系统：Windows10 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

在数据分析领域，如果我们探讨SPSS最常用的功能选项，针对两组或者多组变量之间的关系进行判断和分析是较为重要且常常进行的研究步骤，需要研究者熟悉掌握和深刻理解SPSS相关分析的方法逻辑。本文以SPSS相关分析如何解读，SPSS相关分析皮尔逊系数计算与显著性检验步骤这两个问题为例，带大家了解一下SPSS相关分析的知识。

一、SPSS相关分析如何解读

当探究两组以上变量数据之间是否具备相关关系，SPSS皮尔逊检验的思路是把每组变量当作整体，并且选择一些有代表性的测量指标。我们可以从需测量的多组变量之间选取多个综合指标来代表整体线性组合，起到简化变量数据的作用，也就是用综合指标之间的关系表示原本多组变量的相关关系。

1、下图是某戏剧表演团专用的舞台高跟鞋款式。追溯该品牌高跟鞋生产的厂家数据，高跟鞋的材质包含哑光、毛绒、皮质、雾面、银丝，表演团在戏剧舞台的呈现上偏向红色、蓝色、黄色、白色四种颜色的类型，这样能通过颜色的夸张、明暗等属性来彰显戏剧人物的性格和剧情走向。

2、戏剧团的舞台高跟鞋不仅用作专业表演，在大众市场的推广和销售情况也比较亮眼，上图的产品类型从中型红皮高跟到哑光白色高跟，每月销售量从12035件到69530件。这里以高跟鞋的月销售量、单双利润、单件高度为例，我们来测量一下高跟鞋的产品属性和市场销售情况之间的关系状态。

3、我们把代表高跟鞋产品属性和市场情况的单件高度、月销售量、单双利润放入相关性界面的变量内容框，最后选择Pearson product-moment correlation coefficient的选项按键。

4、我们继续进行选项的基本设置，统计方面需要标注平均值和标准差，检验模式选择皮尔逊数值计算的方式，并且标记显著性和相关性，默认如有缺失值将成对排除个案。

二、SPSS相关分析皮尔逊系数计算与显著性检验步骤

我们可以根据相关性表格和Pearson product-moment correlation coefficient这两项进行SPSS相关分析的解读。Pearson product-moment correlation coefficient的p值范围，以0.05为标准点，小于这个范围表示变量之间关系显著，与此同时，表格的系数上方会进行星号标注，星号个数越多，表明相关关系越强。

1、作为本文案例的戏剧团专用舞鞋款式，其水平的高跟鞋高度是10.1636厘米，单双利润为14.8682元，高跟鞋的月销售量大约是27871件。

2、SPSS输出界面最后的相关性结果显示，戏剧舞团高跟鞋的根部高度和月售量存在相关关系，Pearson product-moment correlation coefficient为0.883，p值小于0.001。

3、我们可以再回到高跟舞鞋的产品属性表格验证一下，可以看出随着单双高跟鞋的高跟长度增加，月销售量也是逐渐增加的，这也从侧面对相关分析的结果进行辅助证明。

三、小结

以上就是SPSS相关分析如何解读，SPSS相关分析皮尔逊系数计算与显著性检验步骤的解答。如果想判断多个变量之间是否存在相关关系及关系强度，推荐运用SPSS相关分析的方法。最后，也欢迎大家前往SPSS的中文网站，学习更多关于数据分析的操作技巧。