如何进行数据的相关性分析呢？？

如何分析两组数据的相关性？

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。例如：研究员工薪资与员工工龄的关系；产品销量与产品售后服务的关系等。

相关分析的适用范围很广，理论上讲，凡是考察两个变量相关性，都可以叫做相关分析。相关分析研究是定量与定量的数据，如果是定类和定量数据需要使用方差分析，定类和定类需要使用交叉（卡方）。

在“通用方法”模块中选择“相关”方法，将分析项定量变量放于分析框内，点击“开始分析”即可。

结果如下：

从上表可知，利用相关分析去研究公司满意度和人际关系, 机会感知, 离职倾向, 工作条件共4项之间的相关关系，使用Pearson相关系数去表示相关关系的强弱情况。

其中上表展示了各个变量的均值标准差以及相关系数等，例如：公司满意度的平均值为3.291，标准差为0.541，人际关系的平均值是3.748，标准差为0.616，机会感知的平均值3.322以及标准差为0.602，以此类推。

补充说明：对于相关分析，一般规范的表格格式是：p值使用*号表示（标识在相关系数的右上角），p< 0.01使用2个*号表示；p< 0.05使用1个*号表示。同时 SPSSAU也提供一个带具体p 值的结果表格。