基于PSS的相关性分析
相关性分析是指分析两个或多个相关的变量要素以测量两个变量要素的相关性深度。 的要素之间必须存在一定的关联或概率才能进行相关分析(例如身高和体重)，部分数据本身不存在相关(例如教师的学历和身高)，即使数据被分析显示相关也没有意义。
相关值大于0.6被认为表示两个变量之间存在相关关系，数值越大相关关系越强(相关值的大小的取值范围为0~1，可能存在负相关)。
在分析两个数据变量的关联性时，例如，分析教师的教龄和教师的职业认同(几个维度汇总的数据)的关联性，并提取部分数据。
如果觉得数据看起来不漂亮，可以在变量视图中进行修改
在“变量”视图中，可以更改数据的特征，如宽度和小数。
操作步骤：分析—相关—双变量—变量“教龄”“职业认同”—选项中选择“均值与标准差”---相关系数选择“pearson”，明显检验“双尾检验”
显著值为0.000<； 0.05，相关值为-0.827。 数值大小为0.827>； 因为是0.6，所以表示有相关。 在数据上显示两个*，表明相关性很强，本数据的结果表明两个数据在0.01水平上的相关性显着； *显示1个时，表示数据在0.05水平上的相关性显著。
注意：显著值是是否相关的前提。