相关分析（Correlation Analysis）是一种研究变量间关系的方法。
根据变量性质，可分为皮尔逊积差相关、斯皮尔曼（Kendall）等级相关、肯德尔（Spearman）w系数。
皮尔逊积差相关用于分析连续变量间相关关系，是我们在研究中经常、甚至最常用的相关分析方法。
相关系数（r）用于描述变量间关系密切程度和方向。
相关系数r的取值范围在-1到1之间。
2. 将要分析的变量添加至右侧“变量”栏中，可点击“选项”，出现新的界面，勾选“均值和标准差”，点击“继续”，则可获得每个变量的均值和标准差信息，最后点击“确定”。
每个变量的均值和标准差，变量间的相关系数及显著性。
通过Pearson积差相关分析，结果显示工作投入度与工作绩效显著相关（r = 0.595, p < 0.01） / 工作投入度与工作绩效之间存在显著正相关关系（r = 0.595, p < 0.01）。
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