总是有小伙伴在SPSSAU的答疑群中咨询，“我的数据通过了显著性检验，但相关系数低，应该怎么解释啊？”，每次答疑后，没隔几天就又会冒出其他人提问类似的问题，看来大家对显著性和相关性之间的关系，还不是很清楚，那么这里就简单的说明一下。
P值，也就是Sig值或显著性值。如果P值小于0.01即说明某件事情的发生至少有99%的把握，如果P值小于0.05（并且大于0.01）则说明某件事情的发生至少有95%的把握。当P<0.01或P<0.05，则为说明水平显著。
相关系数，是研究变量之间线性相关程度的量，用于说明两个变量之间是否存在相关关系，以及相关关系的紧密程度。分为pearson相关系数、Spearman相关系数。一般相关系数在0.7以上说明关系非常紧密；0.4~0.7之间说明关系紧密；0.2~0.4说明关系一般。
显著性回答的问题是他们之间是否有关系，说明得到的结果是不是偶然因素导致的（具有统计学意义）；相关系数回答的问题是相关程度强弱。
假如说我得到”P<0.05，相关系数 R=0.279”，意味着二者之间确实（P<0.05）存在相关关系，而相关性为0.279。
而如果“P>0.05 相关系数R=0.799”，则意味着二者之间相关性很强（R=0.799），而这个高相关的结果可能是偶然因素导致的，即不具有统计学意义。
SPSSAU相关分析操作
SPSSAU中区分了X和Y，所以对应放入即可。如果并不区分X或者Y，此时直接把所有项放入“分析项Y（定量）”框中即可。
SPSSAU输出结果
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