品牌型号：联想ThinkBook

系统：Windows10 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

在数据分析领域，SPSS典型相关分析适用于多组变量之间的关系预测。当探究两组以上变量数据之间的相关关系，典型相关分析法会把每组变量当作整体，并且选择一些有代表性的测量指标。本文以SPSS典型相关分析怎么做，SPSS典型相关分析结果解读这两个问题为例，带大家了解一下SPSS典型相关分析的知识。

一、SPSS典型相关分析怎么做

从需测量的多组变量之间选取多个综合指标来代表整体线性组合，在其中发挥简化变量数据的作用，也就是用综合指标之间的关系表示原本多组变量的相关关系。典型相关分析是由SPSS相关分析的双变量设置进行操作，我们可以选择标注相关性的方法进行结果呈现。

1、下图是某戏剧表演团专用的舞台高跟鞋款式。追溯该品牌高跟鞋生产的厂家数据，高跟鞋的材质包含哑光、毛绒、皮质、雾面、银丝，表演团在戏剧舞台的呈现上偏向红色、蓝色、黄色、白色四种颜色的类型，这样能通过颜色的夸张、明暗等属性来彰显戏剧人物的性格和剧情走向。

2、戏剧团的舞台高跟鞋不仅用作专业表演，在大众市场的推广和销售情况也比较亮眼，上图的产品类型从中型红皮高跟到哑光白色高跟，每月销售量从12035件到69530件。这里以高跟鞋的月销售量、单双利润、单件高度为例，我们来测量一下高跟鞋的产品属性和市场销售情况之间的关系状态。

3、我们把代表高跟鞋产品属性和市场情况的单件高度、月销售量、单双利润放入相关性界面的变量内容框，最后选择Pearson product-moment correlation coefficient的选项按键。

4、然后我们继续进行选项的基本设置，统计需要标注平均值和标准差，缺失值的话默认成对排除个案。

二、SPSS典型相关分析结果解读

我们可以根据相关性计算表格和Pearson product-moment correlation coefficient这两项进行SPSS典型相关分析的解读。需要读者留意的是，Pearson product-moment correlation coefficient的p值范围，以0.05为标准点，小于这个范围表示变量之间关系显著，与此同时，表格的系数上方会进行星号标注，星号个数越多，表明相关关系越强。

1、作为本文案例的戏剧团专用舞鞋款式，其水平的高跟鞋高度是10.1636厘米，单双利润为14.8682元，高跟鞋的月销售量大约是27871件。

2、SPSS输出界面最后的相关性结果显示，戏剧舞团高跟鞋的根部高度和月售量存在相关关系，Pearson product-moment correlation coefficient为0.883，p值小于0.001。

3、我们可以再回到高跟舞鞋的产品属性表格验证一下，可以看出随着单双高跟鞋的高跟长度增加，月销售量也是逐渐增加的，这也从侧面对典型相关分析的结果进行辅佐证明。

三、小结

以上就是SPSS典型相关分析怎么做，SPSS典型相关分析结果解读的解答。如果想要判断多个变量之间是否存在相关关系及关系强度，推荐运用SPSS典型相关分析的方法。最后，也欢迎大家前往SPSS的中文网站，学习更多关于数据分析的操作技巧。