相关分析是指对两个变量之间的相互关联程度进行分析，利用相关分析可以明确两个变量之间的相关程度大小。目前，学术界通常采用Person相关系数来表示变量之间的相关性。本研究利用SPSS21.0软件，得到各个变量的均值、标准差以及变量之间的Person相关系数值。具体结果如表5.36所示。相关分析的结果表明，关怀导向、法律与规范导向、规则导向、工具导向、善意、正直、能力、舒适与安全、能力与成长、地位与独立和员工工作场所无礼行为存在显著关系，而独立导向与员工工作场所无礼行为不存在显著关系。

利用Person相关系数矩阵来描述变量之间的相互关联程度时，根据相关系数绝对值的大小来判定变量之间的相关程度。相关系数的绝对值介于0到1之间，系数越接近1，表示变量之间的相互关联程度越高，系数越接近0，则表示变量之间的相互关联程度越低。当变量之间的相关系数显著时，则可以通过相关系数绝对值的大小，来判定变量之间的相关程度。目前，学术界通常利用相关系数来判定变量之间的关联程度，具体判定标准如下：当两个变量之间的关联系数绝对值大于0.7时，表示变量间高度相关；当两个变量之间的相关系数绝对值介于0.4到0.7之间时，表示变量间中度相关；当两个变量之间的关联系数绝对值小于0.4时，表示变量间低度相关（李晓青，2011）。从表5.36中可见，能力与成长和地位与独立之间的相关系数最大，绝对值为0.641。总之，变量间的相关程度较低。(www.daowen.com)

为了进一步检验各变量与员工工作场所无礼行为之间的关系，本研究采用层次回归分析法进行检验。