本文介绍了如何画两组变量（特征）的相关关系热图

两组变量的数据可以像下面这样处理，分别保存在两个csv文件中

> # 导入数据及数据预处理

> # 构建相关关系矩阵

如果想进┅步改变图形效果，可以参考pheatmap函数的用法修改相应的参数。比如：聚类方式改为complete加上标题等。

「陈老师spss数据分析教程」spss线性相關分析

个变量之间相关的亲密程度和方向这个数值的绝对值越大越说明两个变量的关系越亲密，它的绝对值为0-1之间在你的分析结果中，这个数值的绝对值为 0.622说明检验的两个变量之间相关亲密程度比较强。如果这个绝对值< 0.3的话那就是弱相关。

这个相关系数的正负符号說明相关性的方向如果为正值，你可以说这两个变量之间是正相关（一个变量的增高引起另一个变量的增高）如果为负号，则为负相關（一个变量的增高引起另一个变量的降低 ）

从Pearson correlation系数来看，这两个变量之间存在较强的负相关

N，是number的缩写就是指出你的两个变量共哆少个数据，从你相关性分析的结果解释来看共14个数据参加了运算。

在95%的几率下相关性是显著的。实际上你不看这一行，从上面的sig.徝就可以看出来了

可以用SPSSAU在线spss数据分析2113平台，使用通用方5261法->相关进行分析结果格式4102为三线表格式，属于规范1653的格式不用重新整理

分析结果上看会输出包括平均值和标准差，以及相关系数和P值

前两列即为各变量的平均值和标准差，第三列开始为两两变量之间的相关系數

数值右上角的星号代表P值。对于相关分析一般规范的表格格式是：P值使用*号表示，P < 0.01使用2个*号表示；P < 0.05使用1个*号表示

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