導讀結論是，針對分類變量資料，確實可以進行相關分析，方法主要有兩種。首先，通過SPSS進行多元回歸，系統會自動計算各個分類變量對因變量解釋率的差異，即r平方的差值。另一種方法是利用啞變量，對于多分類變量，將其轉化為多個二分類變量，每個類別用0和1來表示，然后進行普通Pearson相關分析，得出每個分類與連續性變量的相關系數。無序分類變量如性別和藥物反應，可以先分組統計頻數，轉化為計數資料進行分析。有序分類變量如尿糖化驗結果，應按等級順序分組，形成等級資料。變量類型并非固定不變，根據研究需求，數值變量如血紅蛋白量可以根據需要轉化為二項分類或等級資料，甚至量化為計數或數值變量進行分析。因此，只要適當轉化和處理，分類變量資料是能夠適應相關分析的需求的。