在
Analyze 下拉菜单的Correlate 命令项具有三个相关分析功能子命令它们分别是
Bivariate Partial 和Distance 对应于相关分析偏相关分析和距离分析
1 Bivariate 计算指定的两个变量间的相关系数可以选择Pearson 相关(积差相关)
Spearman 等级相关和Kendall 相关(这三种不同的相关计算相关系数的公式不同有兴趣的
读者可查阅统计学方面的书籍) 同时对相关系数进行假设检验可选择进行单尾或双尾检
验给出相关系数为0 的概率当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始
数据是用等级表示时宜用Spearman 或Kendall 相关
2 Partial 计算两个变量间再控制了其他变量影响下的相关系数即偏相关系数可以
进行单尾或双尾检验检验的假设是偏相关系数为0 然后给出偏相关系数为0 的概率
还可以计算其他描述统计量
3 Distance 对变量或观测值进行相似性或不相似性测度因此分析的变量可以是连
续变量表频数分布的变量某些测度还可以适用于二值变量可以对原始数据和计算出
的距离数据进行标准化相关数据Correlations（以Pearson 相关系数为例）：Pearson Correlation项显示的是变量间的相关程度，变量自身的相关度自然是1了，变量之间的相关系数你凭感觉，数字越大，越接近1，相关度越高，同时显著相关的数据会在右上角打上星号（注意这点很容易判断是否相关了，这点是万能解答，牢记）。Sig.(2-tailed)一项根据显著性概率检验两个变量是否为0的假设，若该数据<0.05，则应拒绝总体中这两个变量的相关系数为零的假设，故可以认为两个变量之间呈强的且为正的直线相关。同理，若数据>0.05，则应接受总体中这两个变量的相关系数为零的假设。