相关分析能够解决的问题：
· 父母的身高和孩子的身高是否有关？一般情况，父母的身高越高，孩子的身高是不是也会越高？
· 跳远成绩与短跑速度是否有关？一般情况，短跑速度越快，跳远成绩是不是也会越好？
用相关系数 r 表示两个变量之间的相关程度和方向。
a. 零相关：r=0
b. 正相关：0＜r＜1
c. 完全正相关：r=1
d. 负相关：-1＜r＜ 0
e. 完全负相关：r=-1
|r|越大，相关关系越密切
|r|越小，相关关系越不密切
案例：
不同姿势投掷手榴弹成绩的相关分析
测试对象：大学1-4年级学生共58人。
测试内容：身高、体重、肺活量、体质健康分数，站立、半蹲、匍匐三种姿势投掷手榴弹的成绩。
研究目的：探索不同姿势投掷手榴弹成绩的相关性，以及成绩的影响因素。
部分数据：
图1
1.首先探索站立与半蹲投掷成绩的相关性？
站立时投掷的越远，是不是半蹲时也会投掷的越远？
散点图和拟合直线初步探索两个变量的关系：
SPSS步骤：图形-散点图-简单散点图（X轴输入"半蹲"，Y轴输入"站立"）。点击"确定"。
图2
基本分布情况：半蹲投掷成绩越高，则站立投掷成绩也越高。
（1）服从双变量正态分布时，采用Pearson积差相关系数。
SPSS步骤：1）分析-相关-双变量
图3
2）把"站立"、"半蹲"投掷成绩选入"变量"列表。
勾选相关系数"皮尔逊"（就是Pearson积差相关系数）。点击"确定"。
