如题所述
相关性怎么看？
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况,包括是否有关系,以及关系紧密程度等。此分析方法通常用于回归分析之前;相关分析与回归分析的逻辑关系为:先有相关关系,才有可能有回归关系。
如何分析自变量和因变量之间的相关系数？
SPSSAU操作如下：
结果如下：
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，是否有关系，关系紧密程度情况等；
第一：首先看Y与X是否有显著关系；
第二：接着分析相关关系为正向或负向，也可通过相关系数大小说明关系紧密程度；
第三：对分析进行总结。
相关分析之前，可使用散点图观察、展示数据间的关联关系情况，也可使用正态图观察、展示数据正态性分布情况。
R就是相关性那个值，p就是显著性那个值，具体如下：
首先看显著性值，也就是sig值或称p值，它是判断r值，也即相关系数有没有统计学意义的，判定标准一般为0.05，由表可知，两变量之间的相关性系数r=-0.035，其p值为0.709>0.05,所以相关性系数没有统计学意义。
无论r值大小，都表明两者之间没有相关性，如果p值<0.05，那么就表明两者之间有相关性。
然后再看r值，|r|值越大，相关性越好，正数指正相关，负数指负相关。
扩展资料：
SPSS相关分析结果的看法
1、如果两个变量都是连续型，且服从正态分布，则选择pearson皮尔逊相关性分析。
2、如果两个变量有序定序，则选择spearman斯皮尔曼相关性分析，另外，如果连续变量但是不服从正态分布，也选择spearman相关性分析。
3、结果的分析有两步:
1、看sig是否＜0.05，＜0.05意味着两个变量存在显著相关关系。如果＞0.05，意味着无关键，分析结束。
2、<0.05,意味着有关联，再继续看相关系数，是正相关还是负相关即可。也可以看看相关系数的绝对值是否在0.5以上，绝对值高于0.5属于中强相关。
