皮尔森相关系数分析研究报告中，相关系数的概念是什么
相关系数：所谓相关关系，是指2个或2个以上的变量取值之间在某种意义下所存在的规律，其目的在于探寻数据集里所隐藏的相关关系网。一般相关分析中常用的就是pearson相关系数。
pearson相关系数法则是一种经典的相关系数计算方法，主要用于表征线性相关性，假设2个变量服 从正态分布且标准差不为0，他的值介于-1到1之间，pearson相关系数的绝对值越接近于1，表明 2个变量的相关程度越高，即这2个变量越相似。其相关系数计算如下：
操作路径【分析→相关→双变量】
将变量放置分析框内，勾选pearson以及双侧检验后点击确定。
结果：
同时也可以使用SPSSAU快速得到：
结果：
上表可以看出二者的相关系数约为0.94，并且p值小于0.05，所以说明薪资与购买意愿具有相关关系。
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第1个回答 2022-11-01
spss皮尔森相关系数分析表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小。
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0.05则为显著先关，小于0.01则为极显著相关。
spss皮尔森相关系数分析研究报告：
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 0.8-1.0 极强相关。
以上内容参考：百度百科-Pearson相关系数
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