相關性分析的結果可以通過以下幾個方面進行解讀：
相關係數：相關係數是一箇介於-1到+1之間的值，用於度量變量之間的線性關係強度。相關係數的絕對值越接近1，表示相關性越強；接近0的相關係數表示變量之間幾乎沒有線性關係。相關係數的符號表示變量之間的方向，正相關表示兩個變量隨着彼此的增加而增加，或隨着彼此的減少而減少；負相關表示一箇變量隨着另一箇變量的增加而減少，或隨着另一箇變量的減少而增加。
強度：一般來說，0.8到1之間的相關係數被認爲是非常強的正相關或負相關，0.6到0.8之間的相關係數被認爲是強相關，0.4到0.6之間的相關係數被認爲是中等相關，0.2到0.4之間的相關係數被認爲是弱相關，小於0.2的相關係數被認爲是非常弱或無相關。
統計顯著性：相關性分析可以計算相關係數的顯著性水平，即確定相關係數是否統計上顯著不爲零。通常使用p值來判斷相關係數的顯著性，一般認爲p值小於0.05表示相關係數是顯著的。
散點圖：散點圖是一種可視化工具，用於顯示兩個變量之間的關係。通過觀察散點圖的分佈模式，可以對變量之間的關聯程度和方向有直觀的認識。
在解讀相關性分析結果時，應該綜合考慮相關係數的大小、方向和統計顯著性，並結合研究領域的知識和具體研究問題進行綜合分析和解釋。此外，還需要注意相關性並不代表因果關係，其他因素或變量可能對相關關係產生影響，因此在解讀結果時需要小心謹慎。