5级李克特量表得到的结果，做相关分析应该按照连续变量还是分类变量处理呢？

pearson积差相关即可，因为研究中通常将李克特量表数据视为等距变量，特别是5级以上评分时。

量表题可以按照定量数据来处理，如果数据满足正态性时选择pearson相关系数，数据不满足正态性时用spearman相关系数，不过数据正态分布通常在理想状态下才会成立。所以现实研究中还是用Pearson相关系数比较多。

SPSSAU（网页版SPSS）默认使用Pearson相关系数，同时也提供spearman相关系数、kendall相关系数，拖拽点一下即生成结果。

扩展资料：

李克特量表形式上与沙氏通量表相似，都要求受测者对一组与测量主题有关陈述语句发表自己的看法。它们的区别是，沙氏通量表只要求受测者选出他所同意的陈述语句，而李克特量表要求受测者对每一个与态度有关的陈述语句表明他同意或不同意的程度。

另外，沙氏通量表中的一组有关态度的语句按有利和不利的程度都有一个确定的分值，而李克特量表仅仅需要对态度语句划分是有利还是不利。

参考资料来源：百度百科-李克特量表

pearson积差相关即可，因为研究中通常将李克特量表数据视为等距变量，特别是5级以上评分时。
在spss里面就是按照分析——相关——双变量点选。spss里面没有spearman相关的选项，因为即便是等级变量或者分类变量，按照pearson相关计算出的结果与spearman相关得到的结果是一样的。