spss双相关分析的结果解读

双相关分析结果的跟我们研究的数据类型和研究目的有很大关系。
如果其结果显著，说明两个变量之间存在显著的关系。
如果其结果不显著，则说明两个变量之间不存在显著的关系。
双相关分析可以帮助我们理解变量之间的相关性质，找到相关性强的变量，进而为研究提供指导，因此是非常有用的研究方法。
在解读双相关分析结果时，需要注意P值的大小，一般P值小于0.05即为显著。
有时候可以用散点图来更加直观地表现两个变量之间的关系。
同时，如果需要进一步探究两个变量之间的因果关系，需要采用实验或者因果分析等方法。

需要根据具体的分析结果来解读
在进行spss双相关分析时，可以通过观察Pearson相关系数的大小和正负来了解两个变量是否具有相关性，Pearson系数越接近-相关性越强
还需要考虑样本量和显著性水平来判断是否具有显著的相关性
如果双变量具有显著相关性，可以进一步进行回归分析，探究两个变量之间的因果关系
同时，需要注意在进行分析时，需要控制一些可能的混淆变量，这样才能得到准确的结果解析

我们通过双方变量分析得出结果相关性。

2. 主要看的是两者相交叉的位置,其他的都是相同的。

3. 可以看到当前的相关性是一个数值,没有出现星号,说明不是显著相关。

pearson correlation 表示R值也就是皮尔逊相关系数。 R>0 代表两变量正相关，R<0代表两变量负相关。 |R|大于等于0.8时，可以认为两变量间高度相关; |R|大于等于0.5小于0.8时，可以认为两变量中度相关; |R|大于等于0.3小于0.5时，可以认为两变量低度相关。 小于0.3说明相关程度弱，基本不相关。 变量 变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。