相關性分析結果怎麽看如下：
1、相關性系數的數值大小：
相關性系數的數值越接近於-1或1，表示變量之間的相關性越強。接近0的相關性系數表示變量之間的相關性較弱或沒有明顯相關性。
2、相關性系數的正負符號：
正相關表示兩個變量呈現同向變化，即壹個變量增加時，另壹個變量也增加；負相關表示兩個變量呈現反向變化，即壹個變量增加時，另壹個變量減少。
3、統計顯著性：
相關性分析通常會計算相關系數的顯著性水平（p-value），用來判斷相關系數是否具有統計意義。如果相關系數的p-value小於設定的顯著性水平（通常是0.05），則認為相關系數是顯著的，即相關性是有意義的。
4、誤差和限制：
相關性分析只是描述變量之間的相關關系，並不能證明因果關系。此外，相關性分析的結果可能受到樣本大小、數據分布和外部因素等的影響，需要綜合考慮。
最好的方式是通過數據可視化來解讀相關性分析結果，例如繪制散點圖或相關矩陣圖，直觀地觀察變量之間的關系。同時，還要綜合考慮研究領域的專業知識和背景，以及其他相關統計分析的結果，來全面理解變量之間的關系。
相關性分析是壹種統計方法，用於衡量兩個或多個變量之間的關系強度和方向。它用於確定變量之間的相關程度，即當壹個變量的值發生變化時，另壹個或多個變量的值是否會隨之相應地變化。
相關性分析可以幫助研究者了解變量之間的關系趨勢，找到可能的影響因素，進行預測和控制。它常用於各種領域的數據分析，包括經濟學、社會學、醫學、市場營銷等。