在SPSS裡進入Correlate－》Bivariate，在變數下面Correlation Coefficients複選框組裡有3個選項：
    Pearson
    Kendall's tau-b
    Spearman：Spearman

spearman（斯伯曼/斯皮爾曼）相關係數
      斯皮爾曼等級相關是根據等級資料研究兩個變數間相關關係的方法。它是依據兩列成對等級的各對等級數之差來進行計算的，所以又稱為“等級差數法”
      斯皮爾曼等級相關對資料條件的要求沒有積差相關係數嚴格，只要兩個變數的觀測值是成對的等級評定資料，或者是由連續變數觀測資料轉化得到的等級資料，不論兩個變數的總體分佈形態、樣本容量的大小如何，都可以用斯皮爾曼等級相關來進行研究。

Kendall's相關係數
      肯德爾(Kendall)W係數又稱和諧係數，是表示多列等級變數相關程度的一種方法。適用這種方法的資料資料一般是採用等級評定的方法收集的，即讓K個評委（被試）評定N件事物，或1個評委（被試）先後K次評定N件事物。等級評定法每個評價者對N件事物排出一個等級順序，最小的等級序數為1 ，最大的為N，若並列等級時，則平分共同應該佔據的等級，如，平時所說的兩個並列第一名，他們應該佔據1，2名，所以它們的等級應是1.5,又如一個第一名，兩個並列第二名，三個並列第三名，則它們對應的等級應該是1,2.5,2.5,5,5,5,這裡2.5是2,3的平均，5是4,5,6的平均。

      肯德爾(Kendall)U係數又稱一致性係數，是表示多列等級變數相關程度的一種方法。該方法同樣適用於讓K個評委（被試）評定N件事物，或1個評委（被試）先後K次評定N件事物所得的資料資料，只不過評定時採用對偶評定的方法，即每一次評定都要將N個事物兩兩比較，評定結果如下表所示，表格中空白位（陰影部分可以不管）填入的資料為：若i比j好記1，若i比j差記0，兩者相同則記0.5。一共將得到K張這樣的表格，將這K張表格重疊起來，對應位置的資料累加起來作為最後進行計算的資料，這些資料記為γij。

正態分佈的相關檢驗
       對來自正態總體的兩個樣本進行均值比較常使用T檢驗的方法。T檢驗要求兩個被比較的樣本來自正態總體。兩個樣本方差相等與不等時用的計算T值的公式不同。
      進行方差齊次性檢驗使用F檢驗。對應的零假設是：兩組樣本方差相等。P值小於0.05說明在該水平上否定原假設，方差不齊；否則兩組方差無顯著性差異。
      U檢驗時用服從正態分佈的檢驗量去檢驗總體均值差異情況的方法。在這種情況下總體方差通常是已知的。
      雖然T檢驗法與U檢驗法所解決的問題大體相同，但在小樣本（樣本數n）=30作為大樣本）且均方差未知的情況下就不能用U檢驗法了。
      均值檢驗時不同的資料使用不同的統計量
      使用MEANS過程求若干組的描述統計量，目的在於比較。因此必須分組求均值。這是與Descriptives過程不同之處。
      檢驗單個變數的均值是否與給定的常數之間存在差異，用One-Sample T Test 單樣本T檢驗過程。
      檢驗兩個不相關的樣本是否來自來具有相同均值的總體，用Independent-Samples T test 獨立樣本t檢驗過程。
      如果分組樣本不獨立，用Paired Sample T test 配對t檢驗。
      如果分組不止兩個，應使用One-Way ANOVO一元方差分析（用於檢驗幾個獨立的組，是否來自均值相等的總體）過程進行單變數方差分析。
     如果試圖比較的變數明顯不服從正態分佈，則應該考慮使用一種非引數檢驗過程Nonparametric test.
     如果使用者相比較的變數是分類變數，應該使用Crosstabs功能。
     當樣本值不能為負值時用右側單邊檢驗。