绘制的散点图如下，由图片可见这两个变量之间存在线性关系，接下来开始计算相关系数。点击分析——相关——双变量菜单。将这两个待分析的变量选入框中。
可以看见下方有一个相关系数的选项，通常我们会选择Pearson或Spearman这两个选项，Pearson适用于两个变量都符合正态分布的情况，Spearman则是用于其中一个变量或两个变量都不符合正态分布的时候，我们假设这两个变量都符合正态分布，所以选择Pearson系数。结果如下：
相关系数取值和意义（相关系数的取值范围及理解）
阅读全文>>2024-03-25 14:29:10
相关系数的取值及其意义（相关系数大小范围）
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相关系数和决定系数的意义（决定系数和相关系数的区别）
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相关系数的几何意义（相关系数的相关程度关系）
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