Question

看不懂啊。。求帮忙看一下这个相关分析结果，并进行简单描述，谢谢！！第一次弄spss，我把全部的分都给你

Answer 1

Pearson 线性相关分析表明，6个数据依照其相关性，可以分为两个组。

组1包括两个变量：SN 和 OS，这两个变量之间无显著线性关系（p > 0.05），二者和其它4个变量之间也没有显著线性关系（p > 0.05）。
注意，“p”代表显著性系数，如果其小于或者等于0.05，则两个变量之间才会具有显著相关关系。否则，可认为两个变量之间无相关性。在你的数据表格中，“显著性（双侧）”那一行中，都是“P”的值。

组2包括4个变量：SE, IQ, IR, IP，这4个变量之间彼此显著线性关系（p > 0.05），且相关关关系为密切负相关（r < -0.9）；这4者中的任何一个，都和组1中的2个变量之间无显著线性关系（p > 0.05）。
注意，“r”是相关性系数，其正负值代表相关性的方向，而绝对值代表相关密切程度。r 绝对值越大，相关性越强。pearson相关性那一行，都是r的值。
因此，组2可以这样描述：“SE, IQ, IR和IP这4个变量之间均为显著密切负相关关系（r < -0.9, p < 0.01），4者和其它两个变量无显著相关关系（r和p在这种情况下一般就不写了）”。

综上所述，可以如下描述：
“SE, IQ, IR和IP 4者之间均为显著密切负相关关系（r < -0.9, p < 0.01），均与其它两个变量SN 和 OS无显著相关关系，且SN 和 OS二者之间相关性也不显著。“

完毕，打字很辛苦，引用请注明出处。

追问

谢谢，回答得很仔细~
可是有一处不明白，举个例子，比如你说SE和IQ为显著密切负相关关系，可是他们之间的相关性是0.983，不是应该是显著正相关吗？
谢谢~

追答

嗯，你说得对，没有看清楚，把“.”看成了“-”。

Answer 2

SE与SN的简单相关系数是0.036，这两者的相关系数检验的概率P值为0.696>0.05，因此，当显著性水平α为0.05时，不应拒绝SE与SN的相关系数检验的零假设，认为SE与SN无线性关系。

IQ与SE的简单相关系数是0.983，这两者的相关系数检验的概率P值为0.000<0.05，因此，当显著性水平α为0.05时，应拒绝IQ与SE的相关系数检验的零假设，认为SE与SN有显著的线性关系。

**：显著性水平为0.01是可拒绝零假设。

Answer 3

看显著性，小于0.05说明存在相关性，然后看相关系数