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spss皮尔森相关系数分析研究报告中，相关系数的概念是什么
皮尔森相关系数分析研究报告中，相关系数的概念是什么
相关系数：所谓相关关系，是指2个或2个以上的变量取值之间在某种意义下所存在的规律，其目的在于探寻数据集里所隐藏的相关关系网。一般相关分析中常用的就是pearson相关系数。
pearson相关系数法则是一种经典的相关系数计算方法，主要用于表征线性相关性，假设2个变量服 从正态分布且标准差不为0，他的值介于-1到1之间，pearson相关系数的绝对值越接近于1，表明 2个变量的相关程度越高，即这2个变量越相似。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。
结果：
同时也可以使用SPSSAU快速得到：
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。
皮尔森相关性如何分析
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。
“皮尔森卡方检验”的虚无假设（H0）是：
一个样本中已发生事件的次数分配会遵守某个特定的理论分配。
在虚无假设的句子中，“事件”必须互斥，并且所有事件总机率等于1。或者说，每个事件是类别变量（英语：categorical variable）的一种类别或级别。
简单的例子：常见的六面骰子，事件=丢骰子的结果（可能是1~6任一个）属于类别变量，每一面都是此变量的一种（一个级别）结果，每种结果互斥（1不是2, 3, 4, 5, 6; 2不是1, 3, 4 ...），六面的机率总和等于1。
以上内容参考：百度百科-皮尔森卡方检验
spss皮尔森相关系数分析是什么意思
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。
spss皮尔森相关系数分析研究报告：
相关系数的绝对值越大，相关性越强：相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。
通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度：
相关系数 0.8-1.0 极强相关。
以上内容参考：百度百科-Pearson相关系数
