现在假设有⼀份问卷报告，⾥⾯调查了⽤户对于某⼀商品质量的满意程度、售后的满意程度、回购的意愿这三项，那么要你去分析出这三项数据的相关性。这三者相或不相关是⼀个定性问题，那我们如何⽤数学的数据分析的⽅法来解决呢。在IBM SPSS Statistics中我们可以使⽤⽪尔逊检测法来做。 ⽪尔逊相关性分析要求变量类型为连续数值型变量，在问卷研究中，数据⼀般被视为连续数值型变量。因此，⽪尔逊相关性分析是量表分析中最常⽤的统计学⽅法 。 接下来我将⽤⼏个步骤，在IBM SPSS Statistics中演⽰如何进⾏⽪尔逊相关性分析。 1、数据展⽰
如图所⽰，图中有15组调查结果，图中的数字1~5代表满意程度，数字越⼤代表满意程度越⾼。
图1：数据展⽰
2、菜单位置
韩恩典⾸先点击菜单中的“分析”按钮，然后点击下级菜单的“相关”按钮，最后点击“双变量”按钮。 强捻纱图2：菜单位置
3、编辑双变量相关性界⾯
如图所⽰，我们将满意程度、回购意愿、质量满意这三个变量加⼊到变量框中。
点击“选项”按钮，然后勾选下图界⾯中的平均值和标准差、叉积偏差和协⽅差。
图4：勾选分析项
英汉对比如图所⽰，将置信区间设置为95%。
图5：编辑置信区间
4、结果展⽰逆向建模
什么是辩证法怎样看懂结果是最重要的，我们以图中标注出来的两个数据为例。如图所⽰其中显著性为0.01，根据⽪尔逊检测的规定显著性⼩于0.05说明具有相关性，那么就代表满意程度和回购意愿具有相关性。再看相关性的数值是0.871，根据规定只要相关性⼤于0就是正相关，也就是随着满意程度的增加回购意愿也会增加。其他的数据也可以上述步骤逐⼀查看。
图6：结果展⽰
孑孓⽪尔逊相关性分析在问卷调查中的运⽤⼗分⼴泛，我们在⽇常办公和论⽂撰写的时候经常会⽤到问卷调查。掌握好本⽂的内容，需要注意以下⼏点，⾸先需要选择合适的变量进⾏⽪尔逊相关性分析，然后需要注意变量要为连续的数值型变量不能是字符串，最后要弄懂显著性值在什么范围内变量具有相关性。关于相关性分析中⽂官⽹还有很多⽂章，⼤家可以⾃⾏去查看。
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