相关性分析中p表示什么意思

相关分析是一种探究定量数据间关系的方法，包括是否存在关系以及关系的紧密程度。例如，我们可以研究员工薪资与工龄的关系，或产品销量与售后服务的关系。

相关分析的适用范围相当广泛，只要考察的是两个变量间的相关性，均可采用此方法。理论上，无论是定量与定量、定类与定量还是定类与定类的数据，都可以进行相关性研究。对于定类和定量的数据，可能需要使用方差分析；而定类和定类的数据则可能需要使用交叉（卡方）分析。

要进行相关分析，首先需要将数据上传至SPSSAU页面。登录账号后，点击“上传数据”，将处理好的数据上传即可。接下来，在“通用方法”模块中选择“相关”方法，将需要分析的定量变量放入分析框内，点击“开始分析”。值得注意的是，分析项X和分析项Y的选择并没有特别严格的区分，通常直接将分析项放入“分析项Y（定量）”即可。

在进行相关分析时，需要注意以下几点：

1. 数据正态性检验。相关分析要求数据服从正态分布，因此需对数据的正态性进行检验。常见的检验方法包括正态图、正态性检验、P-P图/Q-Q图等。尽管相关分析对数据正态性的要求较为严格，但在实际研究中，只要数据基本满足正态性，即使存在轻微的非正态性，也可以使用Spearman相关系数进行分析。

2. 线性趋势的识别。当两个定量数据在散点图上呈现直线趋势时，可以认为它们之间存在直线相关趋势。可以使用SPSSAU中的散点图进行查看和分析。如果数据呈现非线性趋势，可以选择对变量进行数据转换（如对数转换），或使用Spearman相关系数进行分析。

3. 异常值处理。相关分析对极端值较为敏感，异常值可能会影响分析结果。在分析前需要查看并处理异常值，以保证结果的可靠性。异常值可以通过SPSSAU数据处理中的功能进行处理。

以公司满意度和人际关系、机会感知、离职倾向、工作条件四项之间的相关分析为例。假设已经满足分析条件，使用Pearson相关系数表示相关关系的强弱情况。具体的分析结果包括标准格式和详细格式两种呈现方式。在详细格式中，可以具体看到公司满意度和其他三个变量之间的相关系数以及显著性水平。还可以使用SPSSAU生成的相关系数可视化图直观地查看分析项之间的相关系数。

关于问卷量表数据的处理，如果有几个题表示一个维度（如“忠诚度”），可以通过因子分析或其他统计方法将这些题目整合成一个整体进行分析。对于相关分析现的数据不正态情况，如果非正态情况在可接受范围内，仍可使用Pearson系数进行分析。实际上，Pearson和Spearman系数的结论在大多数情况下是一致的。绝大多数研究都选择使用Pearson相关系数。