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这是一个两个变量之间的相关性分析结果。

使用的参数是Pearson指数。

Pearson correlation是一个相关系数，它指出了两个变量之间相关的亲密程度和方向。这个数值的绝对值越大越说明两个变量的关系越亲密，它的绝对值为0-1之间。在你的分析结果中，这个数值的绝对值为 0.622，说明检验的两个变量之间相关亲密程度比较强。如果这个绝对值< 0.3的话，那就是弱相关。

这个相关系数的正负符号说明相关性的方向，如果为正值，你可以说这两个变量之间是正相关（一个变量的增高引起另一个变量的增高），如果为负号，则为负相关（一个变量的增高引起另一个变量的降低 ）。

从Pearson correlation系数来看，这两个变量之间存在较强的负相关。

Sig. (2-tailed)是一个相关显著性系数，它指出上面所说的相关系数是否具有统计学意义。Sig. (2-tailed) =0.018说明在（1-0.018）* 100=98.2%的几率上，上面的Pearson correlation成立。一般而言，sig. <=0.05的情况下，Pearson correlation具有统计学意义。从你的结果来看：

两个变量之间为显著正相关（r = 0.622, p = 0.018）。

N，是number的缩写，就是指出你的两个变量共多少个数据，从你的结果来看，共14个数据参加了运算。

* Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).是指：

在95%的几率下，相关性是显著的。实际上，你不看这一行，从上面的sig.值就可以看出来了。

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