可直观地看到分析项之间的相关系数，例如：公司满意度与人际关系的相关系数为0.33，公司满意度与机会感知的相关系数为-0.40以此类推，另外SPSSAU还提供了不同取值范围颜色深浅不同这一特征。
六、其它问题1.针对问卷量表数据，几个题表示一个维度，如何处理？
比如有两个题“我愿意向朋友推荐SPSSAU”，“我有需要会再来使用SPSSAU”，此两个题是“忠诚度”的体现。但现在需要“忠诚度”这个整体，而不是具体两个标题，此时如何办呢？
2.相关分析不正态时如何办？
理论上讲，如果数据正态分布时，可使用Pearson相关系数进行相关分析；如果数据不正态时，则使用Spearman相关系数进行相关分析。但理论上的正态分布基本没有，只要数据非正态情况在可接受范围内则可继续使用Pearson系数；
而且一般情况下Pearson和Spearman系数的结论基本保持一致。所以绝大多数研究均是使用Pearson相关系数，而较少使用Spearman相关系数。
七、总结以上就是相关分析的分析流程梳理。理论上都应该按照上述步骤进行分析，但在实际过程中，即使忽略其中的步骤，也能得到稳定的结果。
因此即使不按照步骤分析，也没有问题，而对于没有分析经验的研究者，SPSSAU建议按提供的步骤进行分析，才是最保险的做法。
