如何求每个变量的pearson相关系数
相关分析是研究两个变量之间的关系，不存在一个变量的相关系数。
如果要进行相关分析，可以使用spssau的【相关】。
打开SPSS软件;点击“开始”按钮，双击“SPSS ”软件。
导入数据：点击左上角“文件”-----“打开”-----“数据”，并选择你的数据
如果为spss数据可以直接导入，若为excel 格式，需要在“文件类型”框中选择“excel格式”
开始做数据分析：
在工具栏处，点击：
“分析”----”相关”----“双变量”，如下图所示，则开始进行变量的选择
如图，需要先确定要分析的变量，首先将两个变量放入“变量”框中。
此时，需要注意，要分析哪几个变量就只能选择那几个变量，而不能将所有的变量选入；
当然，如果分析的是多有的变量，也可以同时将所有的变量选入
然后，选择在“相关系数”框中选择“Pearson”。
因为，这里的两个变量为连续性的变量，因此采用pearson 相关分析；
若为两个分类变量，或者一个分类变量一个连续性的变量，则可以用Spearman 相关分析
选择好变量之后，如果需要对数据进行一定的描述，或者查看，可以打开右上角的按钮，即选择“选项”，如下图所示
大部分分析需要对原始数据进行统计描述，即如果需要进行描述性分析，可以选择均值和标准差，如上图所示的mean （均值）和 sd （标准差），分别对数据的大小和离散程度作出一定的描述，并点击“确定按钮”
如果需要对数据进行模拟分析，则可以选择右上角的“bootsTrap”模拟分析，打开后如下图所示。
其中样本数为需要模拟的总共的次数，可以自己定义；后面的种子数，是开始模拟随机数字的起始种子数，同样可以自行定义。其中的置信区间为CI， 即结果的可信区间
单击确定后，再output窗口中可以看到：结果如下所示。
结果给出两个分析，一个是描述性分析，为以下的第二个图，和pearson 相关分析结果为第一个图。
一般结果，应该先描述第二个图的表格含义，
其中mean表示均值，为两个连续性变量的均数；第二个值为Std. Deviation 表示标准差，即原始数据的标准差
第一个图为pearson correlations表格为相关系数表
其中pearson correlation 为相关系数
sig 为P 值（<0.05为有显著性意义）
N 为样本量
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