1. 当处理连续变量和连续变量时，分析方法主要分为四类：相关分析、参数检验、非参数检验和可视化图形。
2. 相关分析主要包括皮尔逊（Pearson）相关系数和斯皮尔曼（Spearman）相关系数，用于衡量两个连续变量之间的相关性。
3. 如果两个连续变量的样本量相等，可以选择参数检验中的配对t检验，或者使用非参数检验中的配对Wilcoxon符号秩检验。
4. 此外，散点图也是一种有效的可视化工具，用于展示两个变量之间的关系。
5. 相关分析旨在探究定量数据之间的关联性及其程度，例如分析身高与体重之间的联系。
6. 在进行相关分析之前，必须确保数据格式正确。正确的数据格式是每项分析占据一列，例如，研究身高和体重时，身高和体重各占据一列。
7. 数据格式准备好后，可以开始进行相关分析。在SPSSAU中，相关分析的操作步骤为：【选择分析类型】→【拖拽分析项】→【点击开始分析】。
8. SPSSAU提供的相关分析结果通常包括相关系数，根据相关系数的值可以判断变量之间的相关程度。
