相关分析说明
相关分析一般是研究定量数据和定量数据的相关性，以及变量之间是否存在相关性，相关程度是如何的，比如研究身高和体重之间是否存在 关联等等。
相关分析数据格式
在进行数据分析之前都需要将数据整理成正确的数据格式然后在进行分析，那么相关分析的数据格式是什么 如下说明：
相关分析的数据格式为一个分析项为一列，比如上来研究身高和体重，则身高为一列、体重为一列。
Pearson相关系数也叫皮尔逊积矩相关系数，通常用r表示，采用pearson相关系数，数据需要满足：
线性
正态分布
< p>没有异常值如果不满足条件可以考虑使用spearman相关系数，以及pearson相关系数的计算如下：
Speaman计算公式如下：
针对pearson相关系数不能识别非线性关系以及对一个或几个异常值比较敏感，此时可以使用spearman相关系数进行替代，spearman相关系数有时也被称为级别相关系数或者秩相关系数，该相关系数 是根据两个变量的排序进行相关分析，spearman相关关系可以用于两个变量之间存在是否存在单调相关。当值为1时说明一个变量随着一个变量单调递增，当值为-1时 ，说明一个指标随另一个指标单调递减。