2)Spearman秩相关系数:使利用两变量的秩次大小作线性相关分析,对原始变量的分布不做要求,属于非参数统计方法。因此它的适用范围比Pearson相关系数要广的多。即使原始数据是等级资料也可以计算Spearman相关系数。对于服从Pearson相关系数的数据也可以计算Spearman相关系数,但统计效能比Pearson相关系数要低一些(不容易检测出两者事实上存在的相关关系)。如果数据中没有重复值, 并且当两个变量完全单调相关时,斯皮尔曼相关系数则为+1或−1。