皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient)是用于度量两个变量X和Y之间的相关性（线性相关），其值介于-1与1之间。系数的值为1意味着X和Y可以很好的由直线方程来描述，所有的数据点都很好的落在一条直线上，且Y随着X的增加而增加。

    背景说明：

    所提供的数据是一组变量之间的Pearson相关系数分析结果。Pearson相关系数是一种用于衡量两个变量之间线性关系的统计指标，取值范围从-1到1。

    相关系数的正负表示变量之间正相关或负相关，而绝对值的大小表示相关程度的强弱。

    在该分析结果中，相关系数后面的星号表示相关性的显著性水平，即*p<0.05表示在显著性水平为0.05下相关性是显著的，**p<0.01表示0.01下相关性是显著的，***p<0.001表示相关性在0.001的显著性水平下是显著的。

    分析结果如下所示：

    由pearson相关性分析可知，

    A1与A2之间的相关性分析结果不显著，不存在显著相关性关系(r=0.005，p=0.965>0.05)。 A1与A3之间的相关性分析结果显著，成显著正相关关系(r=0.570，p=0.000<0.05)。 A1与A4之间的相关性分析结果显著，成显著正相关关系(r=0.449，p=0.000<0.05)。 A2与A3之间的相关性分析结果不显著，不存在显著相关性关系(r=0.183，p=0.102>0.05)。 A2与A4之间的相关性分析结果不显著，不存在显著相关性关系(r=0.160，p=0.155>0.05)。 A3与A4之间的相关性分析结果显著，成显著正相关关系(r=0.567，p=0.000<0.05)。 兄弟姐妹个数与A1之间的相关性分析结果不显著，不存在显著相关性关系(r=-0.061，p=0.588>0.05)。 兄弟姐妹个数与A2之间的相关性分析结果不显著，不存在显著相关性关系(r=0.039，p=0.730>0.05)。 兄弟姐妹个数与A3之间的相关性分析结果不显著，不存在显著相关性关系(r=-0.103，p=0.363>0.05)。 兄弟姐妹个数与A4之间的相关性分析结果不显著，不存在显著相关性关系(r=-0.024，p=0.831>0.05)。

    同时SPSSMAX还提供另一个格式的相关性分析表格。

    相关性分析的热力图输出：

    在相关性热力图中，每个变量都表示为图表中的一个行和列。通过对角线上的单元格，我们可以看到每个变量与自身的相关性，这总是为1，因为一个变量与自身完全相关。

    非对角线上的单元格反映了不同变量之间的相关性。颜色的深浅表示相关性的强度，通常使用颜色渐变来表示。通常，较深的颜色（如深蓝色）表示较强的正相关性，而较浅的颜色（如浅蓝色）表示较强的负相关性。中间的颜色（如白色或浅黄色）表示相关性较弱或接近于零。

    参考文献：

    [1]王涓，吴旭鸣，王爱凤. 应用皮尔逊相关系数算法查找异常电能表用户． 《 CNKI;WanFang 》 ， 2014

    [2]李宏彬，赫光中，果秋婷. 基于皮尔逊相关系数的有机质谱相似性检索方法． 《 化学分析计量 》 ， 2015

    [3]姚豪立，王培慧，汝黎明. 基于皮尔逊相关系数算法的台区相位识别方法． 2018

    [4]杨帆，冯翔，阮羚，陈俊武等. 基于皮尔逊相关系数法的水树枝与超低频介损的相关性研究． 《 高压电器 》 ， 2014

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