一个星期没发文，就是为了把这篇文章好好写写，因为数据分析算是一篇论文的重难点，不同于文献综述、绪论、结论部分那些大部分内容就是为了凑字数来着，基本上最常用的文商科论文需要用到的就是相关性分析，最难的就是自己根据研究问题建模，然后分析了
今天就详细讲一下相关性分析，基本偏文、商科的就够用了
首先是excel做线性回归分析，这种方法适合于涉及变量比较少的情况一般情况下用这种方法的目的有两个：一个是预测趋势二是分析相关性
具体的操作以及分析如下，首先输入两个变量，点击插入-散点图，记得数据恢复成数值形式，不要带入单位，不然SPSS无法识别.点击属性-显示R2这里的R值表示的是相关系数
相关系数R越接近于±1，两个变量之间相关性越强,以0.7作为界限
在这里需要注意的是，相关关系并不代表有因果关系
R平方是判定系数，R平方取值范围也为0~1，通常以百分数表示
比如回归模型的R平方等于0.69，那么表示，此回归模型对预测结果的可解释程度为69%
一般认为，R平方大于0.75，表示模型拟合度很好，可解释程度较高；R平方小于0.5，表示模型拟合有问题，不宜采用进行回归分析
当然excel也可以做多变量的相关性分析，但是比较复杂，一般就换做spss软件做了
具体操作如下：打开SPSS软件;点击“开始”按钮，双击“SPSS ”软件
导入数据：点击左上角“文件”-----“打开”-----“数据”，并选择你的数据如果为spss数据可以直接导入，若为excel 格式，需要在“文件类型”框中选择“excel格式”在导入数据时，数据准备是开始数据分析的第一步，很多同学一开始录入的数据不符合SPSS对数据格式的要求，导致无法正确进行后续的一系列分析过程
在SPSS统计软件中，必须用一列数据完整地呈现一个变量的所有信息
和Excel不同，同一变量的不同取值，在SPSS中必须保存在同一变量中或同一列中
所以把下方的数据导入之后，最好统一采用【变量-个案】的方式，这里以质量奖与企业绩效做相关性分析为例，在做spss分析之前，一般会大致做一个描述性统计来大致知道数据的性质
第二步，填入变量，点击图表勾选直方图及其正态曲线，而后点击继续和确认,第三步，查看结果，峰度、偏度小于1，符合正态分布,则表明数据为连续性
最后，才进行变量分析，这里的变量为连续性的变量，可以采用pearson 相关分析；若为分类变量，或者一个分类变量一个连续性的变量，则可以用Spearman 相关分析，若为多变量即将其分别放入右侧框进行分析即可
当P<0.05，且为正值
呈现显著相关性，反之为负显著性相关