答:spss相关性分析结果看例题的操作步骤如下:1. 首先将数据导入到SPSS工具中，并打开相关的数据，保证导入的数据类型为Excel类型2. 导入数据后，查看一下数据视图和变量视图，尤其是变量视图。spss相关性分析结果怎么看例题？更多详情请大家跟着小编一起来看看吧！
spss相关性分析结果怎么看例题(1)
答:spss相关性分析结果看例题的操作步骤如下:1. 首先将数据导入到SPSS工具中，并打开相关的数据，保证导入的数据类型为Excel类型。
2. 导入数据后，查看一下数据视图和变量视图，尤其是变量视图要保证都是数值型的数据为好。
spss相关性分析结果怎么看例题(2)
在解释SPSS分析结果时，不仅要考虑统计学意义上的显著性水平和相应阈值，也要结合实际科研背景和领域知识进行判断和解读。以下是一个相关性分析结果的例子及解释：
样本大小：100
Pearson相关系数（两边检验）：
相关系数：0.75
显著性水平：0.001
Spearman排序相关系数（两边检验）：
相关系数：0.68
显著性水平：0.01
解释：
- 样本大小为100，意味着分析中使用了100个样本数据。
- Pearson相关系数为0.75，在显著性水平为0.001的情况下进行双侧检验，表示变量之间存在强烈的正相关关系。
- Spearman排序相关系数为0.68，在显著性水平为0.01的情况下进行双侧检验，也表示变量之间存在较高程度的正相关关系。
spss相关性分析结果怎么看例题(3)
1. 首先打开SPSS软件，选择打开数据文件。
2. 然后在菜单栏中选择“分析”，再选择“相关”。
3. 在弹出的选项窗口中，选择需要进行相关性分析的变量，并设定相关系数的类型以及显著性水平。
4. 点击“确定”按钮，SPSS会自动进行数据处理并输出结果。
例题：
| 姓名 | 年龄 | 成绩 |
| :--: | :--: | :--: |
| A | 18 | 90 |
| B | 20 | 85 |
| C | 22 | 80 |
| D | 24 | 75 |
| E | 26 | 70 |
| F | 28 | 65 |
我们可以用SPSS进行年龄和成绩之间的相关性分析。具体步骤如下：
1. 打开SPSS软件，选择要打开的数据文件。
2. 在菜单栏中选择“分析”，然后选择“相关”。
3. 在相关性分析窗口中，将“年龄”和“成绩”分别移动到右窗格中。
4. 设定Pearson相关系数以及显著性水平。
5. 点击“确定”按钮，SPSS会自动进行数据处理并输出结果。
结果如下：
| 相关 |
| :--------------------------------- |
| 皮尔森相关系数 |
| 年龄 | 成绩 | |
| ---------- | ------------ | -------- |
| 1.000 | -.943\\*\\* | |
| | | |
| N | 6 | |
| 相关系数(r)| -.943\\*\\* | |
| 显著性(p) | .008 | |
从结果表格中，我们可以得到以下信息：
- Pearson相关系数为-0.943，表明年龄和成绩在负相关方向上高度相关。
- 显著性水平为0.008，小于0.05，意味着这个相关关系是有统计意义的。
因此，我们可以得出结论：年龄越大，成绩越低。
spss相关性分析结果怎么看例题(4)
Spss相关性分析结果需要根据统计学上的显著性检验进行判断。
在Spss中，相关性分析结果中显著性水平（Sig.）的数值代表着相关系数的p值，如果p值小于0.05（通常我们在实验中会把显著性水平设为0.05），则表明相关性是显著的，也就是说两个变量之间存在较强的相关关系；反之，如果p值大于0.05，则说明两个变量之间不具有显著相关性。
除此之外，我们还需要关注相关系数的质量，如果相关系数大于0.8，则代表两个变量之间的相关关系非常强；如果相关系数小于0.3，则说明两个变量之间的相关关系比较弱。
在观察相关性分析结果的过程中，我们还需要结合实际背景和研究目的进行综合分析，以便得出更准确的结论。
spss相关性分析结果怎么看例题(5)
SPSS相关性分析结果需要分别看相关系数和显著性检验。
相关系数范围在-1到1之间，越接近1或-1则说明两个变量之间的线性相关性越强，相关系数为0则说明两个变量之间没有线性相关性。
显著性检验结果则用于判断两个变量之间的相关性是否显著，通常使用的是Pearson相关系数，P值小于0.05则说明两个变量之间的相关性是显著的，如果P值大于0.05则说明两个变量之间的相关性不显著。
需要注意的是，相关性分析只能得出两个变量之间是否存在相关性，不能确定因果关系。