spss如何提出相关系数过高的数据

不知道你数据的具体情况，首先推荐查看数据有无异常值，剔除异常数据，然后重新进行相关分析，看看相关系数是否改善。

另外，一定不能遗漏了做一下散点图，看散点图的点的趋势，是线性关系还是非线性关系，这个非常重要。如果你是曲线的趋势，显然你用相关系数显然不会太合适。

总结：做散点图+异常值检查+剔除异常值。

关于异常值的检查，我推荐的阅读资料如下：

SPSS统计图形：箱线图观察异常值的注意事项

散点图制作，我推荐的资料，如下：

SPSS动手实践：画个散点图

用散点图法判断变量之间是否存在线性关系

有帮助的话，

1、相关系数越大，说明两个变量之间的关系就越强。当相关系数为1时，两个变量其实就是一次函数关系。

2、相关系数介于0与1之间，用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。

3、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。

相关系数高只是说明了两组数据具有相似或相反的变化趋势，而多重比较显示差异显著则说明两组的平均水平差异很大。据个简单的例子，一组数据是100，200……1000；另一组数据1，2，……10，如果进行相关检验肯定也是正相关，但方差分析则肯定差异显著！

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