相关分析研究的是两个或以上随机变量间的相关关系的分析。与回归分析不同，相关分析侧重的是变量间的相关特性，但不能说明变量间可相互依赖并进行预测，比如吃冰淇淋与肥胖之间的相关分析。
IBM SPSS Statistics可进行双变量、偏相关性与距离的相关分析。那么，以上三种相关分析有什么不同？接下来，我们通过一些例子详细讲解一下。
一、双变量相关
双变量相关，顾名思义，研究的是两个变量间的相关关系，比如客流量与销售额的相关关系。双变量相关可使用散点图或双变量相关分析法进行分析。
比如图2所示的客流量与销售额的散点图，从数据的分布看到，客流量与销售额存在着正相关的关系。
双变量相关分析检验的是两个变量间相关系数的大小，SPSS中可采用皮尔逊、肯德尔、斯皮尔曼相关系数进行检验。
相关系数r的值位于-1与1之间，其绝对者越接近于1，说明两个变量间的相关性越强。正的相关系数表示变量呈现正相关，负的相关系数表示变量呈现负相关。
从本例的分析结果看到，销售额与客流量之间存在着强相关关系。
二、偏相关
偏相关分析，是在变量间存在着共线性的前提下使用的。由于共线性影响，变量之间可能会呈现高度相关，此时，就需要将引起共线性的变量剔除出来，作为控制变量。
比如，在本例中，将客单价作为控制变量，对销售额与客流量进行偏相关分析。
在零阶偏相关分析（等同两变量相关分析）中，看到销售额与客流量存在着强相关关系（相关系数达到0.92）。
而在控制客单价的前提下，销售额与客流量的相关系数更是达到0.993，说明相关性非常强。
三、距离相关
两变量相关与偏相关都是研究变量之间的相关关系，但距离相关则有点不同，其研究的是变量间的相似性，也就是变量之间关系的“亲疏”。
距离相关可用于研究个案或变量间的相似性。在本例中，我们运用SPSS距离分析进行了购买金额、购买数量与浏览页面数的变量分析。
从距离分析得出的相似性矩阵看到，购买数量与购买金额之间存在着较高的相似性（值越接近于1，越相似）。
四、小结
综上所述，SPSS相关分析可进行双变量、偏相关性与距离的相关分析。其中，SPSS双变量相关研究的是两个变量间的相关关系；偏相关分析是在设定控制变量的前提下，研究两个变量间的相关关系；距离分析研究的是变量之间的相似性。
