在数据分析的世界里，了解变量之间的关系至关重要。而SPSS作为一款强大的统计工具，提供了多种相关系数来帮助我们探索数据间的联系。今天，让我们聚焦于三种常用的相关系数：皮尔逊（Pearson）、斯皮尔曼（Spearman）和肯德尔（Kendall）。💬

首先，皮尔逊相关系数适合用于衡量两个连续变量之间的线性关系，其值介于-1到1之间。当数据满足正态分布且为等距或比率尺度时，皮尔逊系数尤为适用。🌟

接着，斯皮尔曼相关系数则是一个非参数方法，特别适用于分类变量或者数据不符合正态分布的情况。它通过将原始数据转换为秩次后计算相关性，从而避免了对数据分布的严格假设。📊

最后，肯德尔相关系数也是一种非参数方法，主要用于评估两个有序变量之间的一致性程度。相较于斯皮尔曼，它更注重排序的一致性，适合小样本研究。📊

因此，当你面对分类变量时，不妨试试使用斯皮尔曼相关系数，它能为你揭示隐藏的关系！🔍💡

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