相关分析
浏览器处理在线 Pearson / Spearman 相关矩阵与显著性，对照 Stata pwcorr、spearman。listwise 缺失处理，服务实证分析变量关系检验。
- 可单独使用本工具；顶栏「学术工具」下按问卷测量 / 计量回归分类。本站为独立实现，非 SPSS/Stata 官方产品；定稿请用正版主软件复核。
- 数据在学术工具间本地共享；结果含表注与软件对照说明。详见关于与隐私中的商标与免责说明。
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使用说明
先完成上方操作；以下说明便于理解场景、步骤与常见问题。
相关分析用于报告变量两两线性（Pearson）或秩相关（Spearman）关系，是回归前的常规步骤，对应 Stata 的 pwcorr / spearman。
研究生请注意：相关显著不等于因果；多重检验下勿过度解读星号。缺失默认 listwise，与论文方法部分表述保持一致。
计算在浏览器本地完成，上传的 CSV/Excel 默认不发往服务器，适合处理未公开的问卷与企业数据；仍请遵守导师与伦理要求。
操作步骤
- 选择至少两个数值变量；可切换 Pearson 或 Spearman。
- 运行后查看相关矩阵与成对显著性表。
- 导出结果时保留 N 与方法名称，写入「相关分析」表注。
常见问题
Pearson 和 Spearman 如何选？
近似正态、线性关系用 Pearson；明显偏态、序数量表或存在离群点时优先 Spearman。问卷 Likert 题在研究生论文中两种都常见，需与理论及审稿习惯一致。
显著性星号怎么写？
本站统一：*** p<0.01，** p<0.05，* p<0.1。请在表注写明，避免与部分教材「* 为 0.05」的习惯混淆。
Stata 命令怎么对照？
Pearson：pwcorr varlist, sig star(0.05)。Spearman：spearman varlist, stats(rho p)。