我們通過散點圖研究發(fā)現(xiàn)，客流量與銷售額之間存在著正相關(guān)的關(guān)系，而客單價與銷售額之間似乎不存在相關(guān)關(guān)系。

為了進一步驗證客單價與銷售額之間的關(guān)系，同時衡量客流量與銷售額之間相關(guān)關(guān)系的程度，本文將會應(yīng)用IBM SPSS Statistics的兩變量相關(guān)檢驗，探究客單價與銷售額、客流量與銷售額之間的密切程度。

　一、使用的數(shù)據(jù)介紹

如圖1所示，本文使用的是一組包含客流量、銷售額、客單價的數(shù)據(jù)。

圖1：示例數(shù)據(jù)

二、應(yīng)用雙變量相關(guān)檢驗

如圖2所示，依次單擊分析-相關(guān)-雙變量選項，打開雙變量相關(guān)分析面板。

圖2：雙變量相關(guān)

1. 選擇變量

在雙變量相關(guān)性設(shè)置面板中，首先，將要研究的變量添加到右側(cè)變量方框中。

圖3：選擇變量

2. 選項設(shè)置

然后，單擊選項按鈕，并在選項面板中勾選“平均值和標準差”的統(tǒng)計項。

圖4：選項設(shè)置

3. 相關(guān)系數(shù)與顯著性檢驗設(shè)置

接著，再進行相關(guān)系數(shù)與顯著性檢驗的設(shè)置。

如圖5所示，如果數(shù)據(jù)滿足正態(tài)分布的話，使用皮爾遜檢驗結(jié)果，否則就應(yīng)該使用肯德爾或斯皮爾曼檢驗結(jié)果。由于我們?nèi)晕催M行正態(tài)性檢驗，可以先把所有方法都勾選上。

另外，如果事先知道數(shù)據(jù)的分布，比如正相關(guān)、負相關(guān)等，選擇單尾檢驗，否則選擇雙尾檢驗。

圖5：相關(guān)系數(shù)與顯著性檢驗設(shè)置

4. 檢驗結(jié)果解讀

完成以上設(shè)置后，運行檢驗。

首先，從描述統(tǒng)計數(shù)值中，可以看到各個變量的平均值與標準差。

圖6：描述統(tǒng)計

在查看相關(guān)性檢驗時，需根據(jù)數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布來選取不同的檢驗結(jié)果。如圖7所示，對數(shù)據(jù)應(yīng)用KS檢驗來檢驗數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布，從其漸進顯著性數(shù)值看到（均大于0.05），結(jié)果不顯著，也就是說不能拒絕數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布的零和假設(shè)（因KS檢驗的零和假設(shè)是數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布）。

圖7：KS檢驗

基于數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布的前提，查看皮爾遜相關(guān)性檢驗結(jié)果。如圖8所示，客流量與銷售額的皮爾遜系數(shù)為0.92，標注了兩個星，說明客流量與銷售額相關(guān)性強；而客單價與銷售額的皮爾遜系數(shù)為0.342，也有較強的相關(guān)性。

圖8：相關(guān)性檢驗結(jié)果

三、小結(jié)

綜上所述，IBM SPSS Statistics的雙變量相關(guān)檢驗，可對兩變量間的相關(guān)關(guān)系進行程度性的測量，以探究兩兩變量間相關(guān)性的強弱。另外，結(jié)合使用散點圖，可對數(shù)據(jù)進行快速的相關(guān)性預(yù)判，輔助說明兩變量間的相關(guān)性。