多个属性间的相关性很高（相关系数>07），即多重共线性（multicollinearity），往往会导致预测结果不稳定。属性与标签的相关性则不同，如果属性和标签相关，则通常意味着两者之间具有可预测的关系。
如果用SPSSAU进行在线spss数据分析，选择通用方法->相关进行，结果格式为三线表格式，属于规范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数。
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 < 001使用2个号表示；P < 005使用1个号表示。
皮尔逊相关系数公式：若Y=a+bX，则有：令E（X） = μ，D（X）= σ，则E（Y）= bμ + a，D（Y）= bσ，E（XY）= E（aX + bX） = aμ + b（σ + μ），Cov（X,Y）= E（XY）− E（X）E（Y)）= bσ。
相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母r表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。
总体和样本皮尔逊系数的绝对值小于或等于1。如果样本数据点精确地落在直线上（计算样本皮尔逊系数的情况），或者双变量分布完全在直线上（计算总体皮尔逊系数的情况），则相关系数等于1或-1。皮尔逊系数是对称的。
皮尔逊相关系数有一个重要的数学特性是，因两个变量的位置和尺度的变化并不会引起该系数的改变，即它该变化的不变量（由符号确定）。也就是说，其中a、b、c和d是常数，并不会改变两个变量的相关系数（该结论在总体和样本皮尔逊相关系数中都成立）。
第问：归析考虑三素能存余变量或者缺失变量导致系数显著非能确定模型设定合理性所模型需要修完善
第二问：考虑管理本GDP增速没考虑其变量所二者存显著关系
归析相关系数析数据式模型构建合理二者结趋于致
第一行是相关系数，第二行是概率值sig，如果sig值<005，说明总体中两变量显著相关，而且相关系数右上角出现星星符号。
通常sig<005即认为显著，有统计学意义（有统计学意义或者说显著的意思是说这种相关性可以分辨出来，不表示相关的大小，就好像用显微镜可以看到细胞并不能说明细胞很大）。
如果不显著，即便相关系数很大，也不能说明该相关有意义，相关性有可能是抽样误差所致，但这个时候可以考虑增大样本容量后再分析看看。
软件功能
SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。用户只要掌握一定的Windows操作技能。
是。皮尔森相关系数是一种对称关系的测量，取值范围，没有量纲，是一个纯数，取值具有方向性，是量纲无关系数，反映两个随机变量的相关程度，可以看成是两个变量量纲影响，本身不具有PRE意义。
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