电脑型号：华硕K555L

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

系统：win10

多变量相关性分析，顾名思义就是研究多个变量之间是否存在相互关联性，并探究它们之间的关联性是否存在紧密度，以及关联性的延伸方向。今天我就以SPSS多变量相关性分析步骤，SPSS多变量相关性分析结果解读这两个问题为例，来向大家讲解一下多变量相关性的实操技巧。

一、SPSS多变量相关性分析步骤

为了方便讲解，同时也便于大家更好的去理解，在这里，我就使用个人非常喜欢的一款数据分析软件——SPSS，来向大家演示一下多变量相关性分析的具体操作步骤以及对应的结果解读。

1、文件命令。如图所示，进入SPSS的操作界面后，点击界面左上方的【文件】选项卡，我们可以使用【新建】命令创建全新的数据模型，也可以使用【打开】命令导入需要进行分析的数据源文件。

2、打开数据。在这里，我选择使用【打开】数据命令，找到并导入提前准备好的数据原始文件。

3、预览数据。我们可以在数据读取的过程中，通过界面下方的【预览】窗口，大致查看原始文件是否有遗漏或缺失。确认完成后，点击底部的【确定】命令，导入该文件。

4、双变量命令。数据加载到主编辑界面之后，切换到【分析】选项卡，依次点击其中的【相关-双变量】命令。

5、选取变量。进入双变量相关性的设置窗口，需要选取待分析的两个变量。在这里，我们选择使用销量和价格来进行演示。只需要将这两个因素拖拽到右侧的变量选框即可。

6、选项设置。随后是细节设置，进入【选项】设置窗口，依次勾选其中的【统计】命令和【缺失值】命令。

7、拔靴法设置。拔靴法界面中，勾选【执行拔靴】命令，并设置置信区间的【级别】数。

8、置信区间。最后一位的置信区间设置，如果在上方设置了区间的百分数，那么这里就可以不做调整，同时记得勾选皮尔逊相关性下方的【应用偏差调整】选项。

9、其他设置。最后返回主设置界面，依次勾选【相关系数】，以及下方的【显著性检验】和检验的【显示】方式。选择完成后，点击底部的【确定】命令，SPSS就会自动对销量和价格这两个变量进行相关性分析。

二、SPSS多变量相关性分析结果解读

讲述完多变量相关性的具体操作步骤后，接下来我就使用上述的分析结果，来向大家讲解一下如何进行解读。

1、描述统计。如图所示，在弹出的结果查看器中，我们可以通过【描述统计】一栏查看两个变量之间的【平均数，标准差以及个案数】。通过两者的平均数值，可以推算出在整组数据中较为合理的一对参数。

2、相关性系数。切换到下方的【相关性】列表，通过其中的【皮尔逊相关性】系数来查看两个要素之间的相关性方向。如果相关性系数值为负数，则两个要素之间成负相关；如果相关性系数为正数，则两个要素之间成正相关。如图所示，价格的相关性系数为-0.132，则说明价格与销量之间是呈负相关性关系的。

3、上限和下限。最下方【置信区间】中的【下限和上限】，代表了两组数据之间的极大值和极小值。如果需要找典型案例，可以通过这个极大值和极小值进行验证分析。

三、小结

以上就是关于SPSS多变量相关性分析步骤，SPSS多变量相关性分析结果解读的解答。作为数据分析中较为基础的一种验证模型，多变量相关性分析广泛应用于多种场景。如果大家在实际的使用过程中出现了运算不合理，无法弹出正确选项等问题，可以返回主参数界面，对原始数据进行调整，随后进行二次分析就可以了。也欢迎大家前往SPSS的中文网站，进入教程界面中学习更多的操作技巧。