用SPSS相关性分析后的结果怎么看？

spss 的相关表格每个单元格有三行数据，一个是pearson相关系数值，它代表了相关系数的大小，一个是样本容量，代表你这组数据有多少被试，最后一个是显著性检验结果，即sig（双侧），它可以用来说明你所得到的相关分析结果有没有统计学意义。

通常sig<005即认为显著，有统计学意义（有统计学意义或者说显著的意思是说这种相关性可以分辨出来，不表示相关的大小，就好像用显微镜可以看到细胞并不能说明细胞很大），如果不显著，即便相关系数很大，也不能说明该相关有意义，相关性有可能是抽样误差所致，但这个时候你可以考虑增大样本容量后再分析看看。相关系数值后面的星号也反映了显著性，一个表明005水平显著，代表001水平显著。

SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。

SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是 *** 作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。用户只要掌握一定的Windows *** 作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。输出结果十分美观，存储时则是专用的SPO格式，可以转存为HTML格式和文本格式。对于熟悉老版本编程运行方式的用户，SPSS还特别设计了语法生成窗口，用户只需在菜单中选好各个选项，然后按“粘贴”按钮就可以自动生成标准的SPSS程序。极大的方便了中、高级用户。

cross correlation,交叉相关分析，或者叫互相关分析，也有叫错位相关分析。一般为时间序列，两列数据有时差，根据时差进行错位移动，可找出两列数据的最大相关系数。

步骤，我的是汉化版的spss，分析(analysis)——预测（T）——互相关图（R），出现交叉相关性对话框——选项，选择延迟数（这是后面数据分析的范围）。这个数目根据你数据的周期选择，可能刚开始可以选大点，再根据结果选小一点范围，保证覆盖最大相关系数，但范围不用太大就可以了。数据选择太大，对真实结果有影响。我第一次选整个周期，最大相关系数较小，后面选择50，最大相关系数出现在第33（即第二列数据滞后第一列数据33位），r2=0878,应该为真实值。

注：我也是小白，网上查了好多资料，感觉这个方法比较可靠，还请大神指点。

以下是一些基本的步骤，展示如何使用SPSS进行李克特量表的相关性分析：1 打开SPSS软件并创建新的数据文件。2 在数据文件中，创建两个变量，分别表示两个李克特量表。3 将数据导入到新创建的数据文件中。确保数据被正确地添加到相应的变量中。4 点击\"Analyze\"（分析）菜单，然后选择“Correlate”（相关）子菜单，并选择“Bivariate…”（双变量相关）选项。5 在d出的窗口中，选择两个要进行相关分析的变量，并单击“OK\"（确定）按钮。6 SPSS会为这两个变量计算出相关系数，并将相关分析结果呈现在输出窗口中。在输出窗口中，会显示Pearson相关系数、Spearman等级相关系数和双尾显著度。7 分析输出的结果。Pearson相关系数适用于对称变量间的线性关系，而Spearman等级相关系数适用于有序数据或非参数数据。双尾显著度证明了相关系数是否具有显著性。总之，以上是基本的使用SPSS对李克特量表进行相关性分析的步骤，建议您参考SPSS软件的相关手册和教程，以更全面的方式了解相关技术。

1、打开SPSS软件，输入两列数据，如下图所示；

2、用鼠标在工具栏上一次点击“分析”----”相关”----“双变量”，如下图所示；

3、进入要分析的变量，将两个变量都选定，相关系数选择Pearson，显著性检验选择双侧检验，标记显著性相关，如下图所示；

4、选择其他相关需要，如均值与标准差，缺失值的选择，然后点击继续，如下图所示；

5、在bootstrap菜单中打勾，置信区间选择百分位，抽样选择简单，然后点击确定，如下图所示；

6、等待软件分析完成后就可以得到描述性分析和相关性分析的数据了，如下图所示。

两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。

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005则为显著先关，小于001则为极显著相关。大于005则说明不相关，或者相关性不强，也可以简单理解为不相关。

扩展资料：

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 08-10 极强相关

06-08 强相关

04-06 中等程度相关

02-04 弱相关

00-02 极弱相关或无相关

-Pearson相关系数