品牌型号：联想拯救者R7000

系统：Windows11家庭中文版

软件版本：IBM SPSS Statistics 27

作为一款专业的统计分析软件，SPSS能够根据需要建立各种统计模型，并进行统计分析，大大节省了使用者的计算量。其中，相关系统分析是学习者们常用到的一种分析方式，使用SPSS可以很轻松地完成数据分析，制作相关系数矩阵。接下来我将为大家介绍：SPSS相关系数矩阵怎么做，SPSS相关系数矩阵结果解释。

一、SPSS相关系数矩阵怎么做

如果不借助统计分析软件，面对大量数据时手动计算相关系数是十分复杂的，费力又费时。然而，如果使用SPSS辅助我们进行相关系数矩阵的制作，只需要几个步骤就可以得到分析的结果。下面就一起来看看吧。

1、这里我们所说的相关系数，指的是皮尔逊相关系数，它是用以研究变量之间线性相关程度的量。进行相关系数计算之前，首先要将使用到的数据准备好。使用SPSS打开准备好的数据集，在上方的菜单中找到分析选项，在相关分析中找到双变量。

2、SPSS中提供的相关系数共有三种类型：皮尔逊系数、肯德尔tau-b系数以及斯皮尔曼系统。其中最为常用的就是皮尔逊系统，这里我们介绍一下它的使用方法。我们需要在该菜单中，将左侧个案中需要使用到的变量导入到右侧。如果导入了两个以上的变量，那么最终的结果会对所有变量两两组合进行分析。

3、在双变量相关性分析中，你可以进行一些选项的修改。如下图所示，可以选择在输出的结果中是否添加“平均值和标准差”以及“叉积偏差和协方差”。如果使用到的变量有缺失值，可以选择排除个案或者成列排除个案。

4.此外，还可以为该相关性检验设置置信区间。只需要勾选该选项，并输入置信区间的数值即可。一般的统计分析中，会将置信区间设置为95%。

完成以上的全部设置后，点击确定软件就会自动进行统计分析了。操作方法并不困难，还可以根据自己实验的需求，选择输出结果的内容。接下来，来为大家简单介绍相关系数矩阵的结果如何解释。

二、SPSS相关系数矩阵结果解释

使用SPSS进行相关系数分析后，会得到如下图所示的统计结果。你可以在该输出面板的左侧查看一个简要的目录。下面我们着重为大家介绍“相关性”这个表格。在相关性表格中，主要包含了三个参数：

（1）皮尔逊相关性：该值为相关系数，它的绝对值越大，说明两变量之间的相关性越强。

（2）显著性（双尾）：该值显示了两变量之间的相关关系，如果小于等于0.05，可以认为两变量之间存在相关关系。

（3）个案：用以显示导入的变量个数，对结果分析没有直接影响。

以上就是SPSS相关系数矩阵怎么做，SPSS相关系数矩阵结果解释的全部内容了。使用SPSS进行数据分析后得到的矩阵结果，可以直接复制到Word、Excel等其他软件中进行使用，方便你用于开展下一步的数据处理。除了相关系数分析外，使用SPSS还可以进行卡方检验、t检验等其他类型的统计分析，如果想要学习更多SPSS的使用技巧，欢迎访问SPSS中文网站阅读更多的相关文章。

作者：左旋葡萄糖