一個星期沒發文，就是為了把這篇文章好好寫寫，因為數據分析算是一篇論文的重難點，不同于文獻綜述、緒論、結論部分那些大部分内容就是為了湊字數來着，基本上最常用的文商科論文需要用到的就是相關性分析，最難的就是自己根據研究問題建模，然後分析了。今天就詳細講一下相關性分析，基本偏文、商科的就夠用了。

首先是excel做線性回歸分析，這種方法适合于涉及變量比較少的情況

一般情況下用這種方法的目的有兩個：

一個是預測趨勢

二是分析相關性。

具體的操作以及分析如下，

首先輸入兩個變量，

點擊插入-散點圖，記得數據恢複成數值形式，不要帶入單位，不然SPSS無法識别.

點擊屬性-顯示R2

這裡的R值表示的是相關系數。相關系數R越接近于±1，兩個變量之間相關性越強,以0.7作為界限。在這裡需要注意的是，相關關系并不代表有因果關系。

R平方是判定系數，R平方取值範圍也為0~1，通常以百分數表示。比如回歸模型的R平方等于0.69，那麼表示，此回歸模型對預測結果的可解釋程度為69%。一般認為，R平方大于0.75，表示模型拟合度很好，可解釋程度較高；R平方小于0.5，表示模型拟合有問題，不宜采用進行回歸分析。

當然excel也可以做多變量的相關性分析，但是比較複雜，一般就換做spss軟件做了。

具體操作如下：

打開SPSS軟件;點擊“開始”按鈕，雙擊“SPSS ”軟件。

導入數據：點擊左上角“文件”-----“打開”-----“數據”，并選擇你的數據

如果為spss數據可以直接導入，若為excel 格式，需要在“文件類型”框中選擇“excel格式”

在導入數據時，數據準備是開始數據分析的第一步，很多同學一開始錄入的數據不符合SPSS對數據格式的要求，導緻無法正确進行後續的一系列分析過程。在SPSS統計軟件中，必須用一列數據完整地呈現一個變量的所有信息。

和Excel不同，同一變量的不同取值，在SPSS中必須保存在同一變量中或同一列中。所以把下方的數據導入之後，最好統一采用【變量-個案】的方式，

這裡以質量獎與企業績效做相關性分析為例，在做spss分析之前，一般會大緻做一個描述性統計來大緻知道數據的性質。

第二步，填入變量，點擊圖表勾選直方圖及其正态曲線，而後點擊繼續和确認,第三步，查看結果，峰度、偏度小于1，符合正态分布,則表明數據為連續性。

最後，才進行變量分析，

這裡的變量為連續性的變量，可以采用pearson 相關分析；

若為分類變量，或者一個分類變量一個連續性的變量，則可以用Spearman 相關分析，若為多變量即将其分别放入右側框進行分析即可。

當P<0.05，且為正值。呈現顯著相關性，反之為負顯著性相關。