spss相关性分析是干嘛的 spss相关性分析结果没有星号

相关性分析可以确认两组变量间是否存在相关关系，即一组变量是否随另一组变量变化而变化。相关关系不是因果关系，不能得出一个变量的变化是由另一个变量造成的结论，只能计算出两组变量相关关系的强弱，以及这种关系是否有统计学意义，因此相关性分析一般都是通过专业的统计分析软件进行，如IBM SPSS Statistics，下面向大家详细介绍SPSS相关性分析的作用，SPSS相关性分析结果没有星号怎么解决。

一、SPSS相关性分析的作用

在社会和经济生活中，我们常常关注一些变量间的变化关系，如收入水平与休闲活动的关系等。这些变量间的关系可能是因果关系，也可能是因为偶然因素，或者其他因素引起的，但是在统计学角度分析这些变量的相关性关系仍然是有实际意义的，通过控制一个变量的变化来调控另一个变量的变化，从而创造社会或经济学价值。

为了便于大家理解，这里列举一个实例，某机构调查了某地区居民家庭用车价格与月收入的情况，数据如图1所示。

图1 统计数据

我们使用SPSS对所列数据进行相关性分析，就可以分析发现用车价格和月收入是否有相关性，操作具体如下：在图2所示界面，点击【分析】>>【相关】>>【双变量】。

图2 进入双变量相关分析过程

在双变量相关分析界面，将购车价格和月收入加入变量中，购车价格和家庭月收入是服从正态分布的定距变量，对于此类变量，需计算皮尔逊相关系数，因此需勾选皮尔逊相关系数，点击确定。

图3 相关分析统计量设置

SPSS将对上述两个变量进行相关性检验，并将结果输出至结果查看器，分析结果如图4所示，结果分析我们在第三小节中向大家介绍，此时我们发现分析结果没有出现常见的星号标注，关于这个问题，我们接着来讨论。

图4 分析结果

二、SPSS相关性分析结果没有星号的解决办法

所谓星号标注是指在进行相关性分析时，变量的相关性显著水平，在0.05水平显著相关标记*，在0.01水平显著相关时标记**，同样数据，按照第一小节中方法进行处理时，不会显示*。如果想显示*，需要在图5所示界面，勾选标记显著性相关。

图5 勾选标记显著性相关性

其余步骤均与第一节一致，分析结果会显示*，如图6所示。

图6 标记*的相关性分析结果

了解了相关性操作步骤及显著性标记方法后，我们接下来进行分析结果的解读。

三、SPSS相关分析结果方法说明

在图7所示的结果表中，购车价格与家庭月收入之间皮尔逊相关性系数为0.309，表示两者间呈弱相关关系，一般认为0-0.3为弱相关，0.3-0.5为低相关，0.5-0.8为中等相关，0.8-1为强相关，在相关系数右上角标记了一个*，表示在95%置信水平下，相关关系有统计学意义。

图7 相关性检验结果

未勾选显著性标记的情况下我们可以通过查看Sig（双尾）显著性水平的方法了解相关性是否有统计学意义，图8是未勾选显著性标记的结果，我们可以分析得出，皮尔逊相关系数为0.309，Sig（双尾）为0.031，小于0.05，综合以上信息认为，在95%的置信水平下，两者呈弱相关关系。

图8 未标记显著性的相关性分析结果

以上就是我们利用SPSS进行相关性分析操作和它能产生的作用，当遇到没有星号时，我们也提供了解决方案，希望对大家在使用SPSS做类似研究有一定的指导帮助意义。