中图分类号：S7文献标识码：A文章编号：1674-9944（2015）12-0308-02
1引言
简单来讲，相关性分析（Correlation Analysis）是指对两个或者两个以上具备相关性的变量数据进行分析，以此判断两个变量因素之间的相关密切程度。用于相关性分析的变量数据之间不一定具备因果关系，但要存在某种联系才能进行分析。不同学科对相关性的界定和分析方法不尽相同。例如，相关性分析在财务会计学、经济学、统计学、数学、几何学、大气科学、生态学和遗传学等领域中的具体方法既有相似的一面又不完全一致。
2普洱市林业建设基本情况
普洱市位于云南省南部，下辖1区9县，是全省土地面积和林业用地面积最大的州市。全市有林业用地面积4 917万亩，占国土面积的73.9%，森林覆盖率68.6%；活立木总蓄积量2.68亿m3；活立木年总生长量1 255.3万m3，年总消耗量506.9万m3，年均增长量727.1万m3；有生态公益林1 390万亩，占28.3%；商品林面积3 527万亩，占71.7%；年森林生态服务功能价值达2 110亿元。普洱生态保护良好，有2个国家级、5个省级、9个县级自然保护区，受保护面积总计12.84万hm2。普洱市生物多样性较为丰富，有58种国家保护珍稀植物，36种珍稀动物。近年来，普洱市牢固树立“生态立市、绿色发展”理念，加快国家绿色经济试验示范区和“森林普洱”建设，走“生态建设产业化、产业发展生态化”发展道路，森林覆盖率、森林蓄积量、林业总产值逐年增加。2014年全市实现林业总产值170.11亿元，比上年增长14.5%。
3基于SPSS软件的相关性分析
3.1相关性分析方法
相关分析是数量分析方法，可用于分析客观事物之间的相关性。两个客观事物之间可能存在一种非一一对应的统计关系。这种统计关系普遍存在，但关系强弱程度有较大差异，其程度可用相关系数以数值的方式精确反映。本文以统计产品与服务解决方案软件（Statistical Product and Service Solutions，即SPSS）为基础，先应用Pearson简单相关系数来衡量固定资产投资与林业总产值这两个定距离型变量之间的线性相关性，如果存在显著的线性关系，再应用一元线性回归模型来描述和反映固定资产投资与林业总产值之间的关系。
3.2具体数据的确定
根据普洱市统计局编制的《普洱统计年鉴》（2008～2013），整理得到2008～2013年普洱市林业固定资产投资和林业总产值的具体数据（见表1）。
3.3数据分析与相关讨论
首先，计算Pearson简单相关系数来衡量普洱市固定资产投资与林业总产值这两个定距离型变量之间的相关性（见表2）。
从以上相关性计算结果可知，Pearson相关性数据为0.990，显著性（双侧）数据为0.000，由于0.000<0.01，则相关系数与零存在显著差异，可以认为被解释变量与解释变量的线性关系显著。
其次，由于可用线性模型描述和反映固定资产投资与林业总产值之间的关系，为确定两者之间的数量变化规律，以林业总产值为被解释变量和固定资产投资为解释变量进行回归分析并构建一元线性方程（见表3）。
根据模型汇总b可知，用R2统计量检验拟合优度的数值为0.981，调整后R2统计量的数值为0.976，说明一元线性回归模型对样本数据点的拟合集成度较高，固定资产投资与林业总产值之间的关系可以用该模型来加以解释。
根据Anovab（表4）可知，F统计量数值为206.917，相对应的概率P值为0.000，由于概率P值小于给定的显著性水平，应拒绝零假设，可认为该模型整体上来看是显著的。
根据系数a（表5）可知，回归系数数值为0.077，标准误差数值为0.005，t统计量数值为14.385，对应的概率数值为0.000，具备显著性。由此可知，普洱市固定资产投资与林业总产值之间的数量变化关系可用一元线性回归方程数学表达式表达为：林业总产值=12.402+ 0.077×固定资产投资。通过标准化残差直方图（见图1），可以判断为标准化残差服从正态分布，也就是说该一元线性回归模型是可以用的。
通过以统计产品与服务解决方案软件（Statistical Product and Service Solutions，即SPSS）为基础，应用Pearson简单相关系数来衡量，普洱市固定资产投资与林业总产值这两个定距离型变量之间的存在显著的线性相关性。通过显著性检验，一元线性回归方程数学表达式（林业总产值=12.402+ 0.077×固定资产投资）可以用于描述和反映被解释变量林业总产值与解释变量固定资产投资的线性关系。该一元线性回归方程表明，每当普洱市固定资产投资数额增加1个单位，全市林业总产值就能增加0.077个单位。
