pearson系数经济师

通常情况下默认用pearson相关系数，数据分布呈现出不正态时用Spearman相关系数。如使用spssau系统进行分析，可在相关分析下选择pearson系数或Spearman系数，同时结合智能文字分析可快速对数据进行解读。

Pearson相关系数用来衡量两个数据集合是否在一条线上面，它用来衡量定距变量间的线性关系。如衡量国民收入和居民储蓄存款、身高和体重、高中成绩和高考成绩等变量间的线性相关关系。　　 相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。 　　 通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度： 　　 相关系数 8-0 极强相关 　 6-8 强相关 　 　4-6 中等程度相关 　　 2-4 弱相关 　　 0-2 极弱相关或无相关

1、衡量内容Pearson相关系数是用来衡量两个数据集合是否在一条线上面，用来衡量定距变量间的线性关系。spearman相关系数是衡量两个变量的依赖性的非参数指标。2、计算公式Pearson相关系数：spearman相关系数：3、特点：Pearson相关系数：相关系数的绝对值越大，相关性越强：相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。spearman相关系数：斯皮尔曼相关系数表明X(独立变量)和Y(依赖变量)的相关方向。如果当X增加时，Y趋向于增加，斯皮尔曼相关系数则为正。如果当X增加时，Y趋向于减少，斯皮尔曼相关系数则为负。斯皮尔曼相关系数为零表明当X增加时Y没有任何趋向性。当X和Y越来越接近完全的单调相关时，斯皮尔曼相关系数会在绝对值上增加。当X和Y完全单调相关时，斯皮尔曼相关系数的绝对值为1。参考资料来源：百度百科-Pearson相关系数参考资料来源：百度百科-spearman相关系数

person是人的意思

pearson相关通常是用来计算等距及等比数据或者说连续数据之间的相关的，这类数据的取值不限于整数，如前后两次考试成绩的相关就适合用pearson相关spearman相关专门用于计算等级数据之间的关系，这类数据的特点是数据有先后等级之分但连续两个等级之间的具体分数差异却未必都是相等的，比如第一名和第二名的分数差就未必等于第二名和第三名的分数差。两次考试的排名数据适用于spearman相关。spearman相关只能计算等级数据，但pearson相关却既可以用来算等级相关，也可以算连续数据的相关，只不过一般默认用pearson相关计算连续数据的相关。