用SPSS可以做一个相关矩阵
还可以做多变量与多变量的典型相关，不过这个分析好像已经过时了
还可以做回归分析，不过一次只能做一个自变量
最好还是用其他软件做结构模型了，用结构方程来做，SPSS应该做不了的，可以用amos, lisrel,mplus等等
自变量相关系数过高（大于0.9或者0.8）的话的确应该引起注意,很可能存在多重共线性,你可以利用回归分析里面提供的共线性诊断来印证一下.
对于多重共线性,很多人会采取中心化的方式,说那样可以减轻多重共线性,就是把每列自变量减去各自的均值,这个方法最常见不过实际操作中感觉没很大用,你可以自己试试.类似的,还有一些数据变换方法如对数变换之类的,也有人用.
再一个就是可以增大样本量,因为有的研究者指出样本量小是造成多重共线性的原因之一
还有就是可以试试删除一些极端值、异常值再看看,这个方法就不是那么对症下药,但也是对数据进行了整理,可以试试.
结构方程模型等等都可以
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