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我们用SPSS15.0软件进行了下面几组分析：
我们首先来检查一下因变量：汉字习得情况。根据江新（2007a）等的研究结果，我们在因变量设定时已将其分成了汉字认读（VAR0.1）和汉字书写（VAR0.2）两项。统计这两项的平均分、标准差，并对其进行简单相关检验及t检验，得到结果如表4-2所示：
表4-2 因变量检验配对样本统计
（95%置信区间）
从上述结果可以看到，尽管汉字的认读和书写呈现高度相关（P=0.000），但两者习得效果的差异也达到了非常显著的水平（认读明显优于书写）。这就为我们接下来将两者分开进行相关性分析提供了依据。
我们分别将总体汉字习得情况（VAR0）、汉字认读能力（VAR0.1）、汉字书写能力（VAR0.2）与学生先天的汉字识写能力（VAR1.1）进行简单相关分析，得到结果如表4-3所示：
表4-3 先天识写能力与汉字习得的相关分析
从这3项分析中可以看到，留学生的汉字习得，无论是认读、书写还是总体情况，与学生先天的识别、摹写能力均不存在明显的相关关系。
我们分别将总体汉字习得情况（VAR0）、汉字认读能力（VAR0.1）、汉字书写能力（VAR0.2）作为变量1，与学生对汉字学习的兴趣（VAR1.2）和学生对汉字学习难度的认同（VAR1.3）进行简单相关分析。鉴于VAR1.2和VAR1.3均为等秩变量，我们在实际分析时，将VAR0×2后取其十位数+1、VAR0.1和VAR0.2各自×4后取其十位数+1，以将第一个变量也转换为范围从1到10的等秩变量，然后采用Spearman法进行相关分析，得到结果如表4-4和表4-5所示：
表4-4 学生学习兴趣与汉字习得的相关分析
表4-5 学生对汉字学习难度的认同与汉字习得的相关分析
结果表明，留学生对于学习汉字感兴趣的程度与其汉字学习效果几乎不存在相关关系，但他们对汉字学习难度的评价，与其汉字学习的总体情况呈现高度的负相关（在0.01水平上显著），与其汉字认读能力的培养呈现接近显著程度的负相关，与其汉字书写能力的培养呈现较显著的负相关（在0.05水平上显著）。
在第一部分中我们就提出，在实际的教学中，留学生的汉字学习通常并不是一个孤立的过程，而是与其他各语言要素的学习乃至听、说、读、写等综合能力的培养存在着一个并进、互动的关系。为了全面考察汉字习得与这些要素、能力的相关性，我们先将汉字总体习得情况（VAR0）、汉字认读能力（VAR0.1）、汉字书写能力（VAR0.2）作为变量1，与语音（VAR2.1）、词汇（VAR2.2）、语法（VAR2.3）、部首（VAR2.4）、读写（VAR3.1）、口语（VAR3.2）、听力（VAR3.3）七大要素分别用Pearson法作简单相关分析，得到如表4-6所示矩阵：
表4-6 学生汉字习得与各语言要素、语言能力习得情况的简单相关分析
续表
** 在 .01水平（双侧）上显著 * 在.05水平（双侧）上显著
可以看到，学生的汉字习得情况与除语音习得情况之外的其他六大要素都存在着一定程度的简单（正）相关关系。但同时也可以看到，事实上，除了语音这个要素较为独立之外，其他被检验的7个变量两两之间也大多存在着相关关系（把汉字认读情况、汉字书写情况作为变量1进行检验，也得到类似结果，限于篇幅，此处略去）。如果把语言学习作为一个互动整体来看待，出现这样的现象是正常而且是必然的，但作为汉字习得与其他因素的相关性研究，这样的结果显然意义不大。因此，有必要引入多元回归分析，来检验在上述7大要素中，与汉字习得情况存在实质相关的变量。与前面一样，我们分别将总体汉字习得情况、汉字认读、汉字书写作为因变量，将其他7个变量作为自变量，进行多元线性回归分析，在变量选择时采用逐步（stepwise）法，得到如表4-7所示的3组结果：
表4-7 学生汉字习得情况相关因素的多元线性回归分析回归系数表
结果发现，与留学生汉字习得总体情况存在实质相关的因素仅2项，按偏相关系数（Beta值）高低排列，依次为词汇量和部首掌握情况。
与留学生汉字认读习得情况存在实质相关的因素2项，按偏相关系数排列，依次为口语能力（这点非常出乎我们的意料，我们将在第4部分中尝试进行解释）和词汇量。
与留学生汉字书写习得情况存在实质相关的因素2项，按偏相关系数排列，依次为读写能力和部首掌握情况。