两者区别在于：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。
1、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。
2、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。
扩展资料：
相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。
相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。
相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。
参考资料：
区别：
两个定序测量数据之间也用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。
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。
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。
拓展资料：
在 统计学中, 以查尔斯·斯皮尔曼命名的斯皮尔曼等级相关系数，即spearman相关系数。经常用希腊字母ρ表示。
它是衡量两个变量的依赖性的 非参数 指标。
它利用单调方程评价两个统计变量的相关性。
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。
斯皮尔曼相关系数被定义成等级变量之间的皮尔逊相关系数。对于样本容量为n的样本，n个原始数据被转换成等级数据，相关系数ρ为
实际应用中，变量间的连结是无关紧要的，于是可以通过简单的步骤计算ρ.被观测的两个变量的等级的差值，则ρ为
参考资料：spearman相关系数-百度百科
区别：
1.连续数据，正态分布，线性关系，用pearson相关系数是最恰当，当然用spearman相关系数也可以，效率没有pearson相关系数高。
2.上述任一条件不满足，就用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。
3.两个定序测量数据之间也用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。
拓展知识：
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。
在 统计学中, 以查尔斯·斯皮尔曼命名的斯皮尔曼等级相关系数，即spearman相关系数。经常用希腊字母ρ表示。 它是衡量两个变量的依赖性的 非参数 指标。 它利用单调方程评价两个统计变量的相关性。 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。
Pearson相关系数（Pearson CorrelationCoefficient）是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。当两个变量都是正态连续变量，而且两者之间呈线性关系时，表现这两个变量之间相关程度用积差相关系数，主要有Pearson简单相关系数。
参考资料：
而spearman相关是专门用于分析顺序数据的，就是那种只有顺序关系，但并非等距的数据，比如计算班上学生数学成绩排名和语文成绩排名的关系
当然如果你也可以用pearson相关来计算顺序数据，此时得到的结果和用spearman相关得到的一样本回答被提问者和网友采纳
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。
spearman相关系数和Pearson相关系数有什么区别?
Pearson相关系数和Spearman相关系数是两种常用于衡量变量之间关联程度的统计指标，但它们的计算方法和应用场景有所不同。1. Pearson相关系数：Pearson相关系数衡量的是两个变量之间的线性相关程度。它是通过计算变量间的协方差和标准差的比值来衡量的。Pearson相关系数的取值范围在-1到1之间，其中1表示完全正相...
pearson相关系数和spearman相关系数的区别?
1、定义不同 Pearson相关系数被定义为他们的协方差除以标准差的乘积；Spearman相关性系数被定义为秩（有序）变量之间的Pearson相关系数。2、线性不同 pearson相关系数是线性相关关系。spearman相关系数呈现非线性相关。3、连续性不同 pearson相关系数呈现连续型正太分布变量之间的线性关系。spearman相关系数不要求...
pearson相关系数和spearman相关系数有什么区别啊?
区别：1.连续数据，正态分布，线性关系，用pearson相关系数是最恰当，当然用spearman相关系数也可以，效率没有pearson相关系数高。2.上述任一条件不满足，就用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。3.两个定序测量数据之间也用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。拓展知识：pearson相关通常是用来计...
pearson相关与spearman相关有什么区别?
区别：1.分析范围不同：Pearson用于计算连续数据的相关，而speraman相关是专门用于分析顺序数据，二者分析范围不同。2.用途不同：Pearson相关是最常见的相关公式，用于计算连续数据的相关，比如计算班上学生数学成绩和语文成绩的相关可以用Pearson相关。而spearman相关是专门用于分析顺序数据的，就是那种只有顺序...
spearman相关系数和Pearson相关系数的区别是什么
1. Pearson相关系数适用于分析连续变量之间的线性关系，其数值范围在-1到1之间，接近1或-1表示强烈的线性相关，而接近0则表示没有线性相关。2. Spearman相关系数则适用于评估有序变量或非正态分布变量之间的相关性，它考虑的是变量的排名而非实际值，因此也适用于非线性关系的检测。3. 在使用Pearson...
pearson相关系数和spearman相关系数的区别
pearson相关系数和spearman相关系数的区别：1.连续数据，正态分布，线性关系，用pearson相关系数是最恰当，当然用spearman相关系数也可以，就是效率没有pearson相关系数高。2.上述任一条件不满足，就用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。3.两个定序测量数据之间也用spearman相关系数，不能用pearson相关...
spearman相关系数和Pearson相关系数有什么区别?
Pearson相关系数和Spearman相关系数是常用的统计指标，用于衡量两个变量之间的相关性。它们的主要区别在于：变量类型：Pearson相关系数适用于连续变量之间的相关性分析，可以测量线性关系的强度和方向。Spearman相关系数适用于有序变量或非线性变量之间的相关性分析，可以测量变量的等级顺序相关性。数据要求：Pearson...
pearson相关系数和spearman相关系数的区别
两者区别在于：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。1、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。...
如何比较Pearson相关系数和Spearman相关系数?
如何比较Pearson相关系数和Spearman相关系数？pearson 法则是一种经典的相关系数计算方法，主要用于表征线性相关性，假设2个变量服 从正态分布且标准差不为0，他的值介于-1到1之间，pearson相关系数的绝对值越接近于1，表明 2个变量的相关程度越高，即这2个变量越相似。其相关系数计算如下：spearman 设...
相关系数: Pearson vs Spearman
在衡量变量间关联时，Pearson 和 Spearman 相关系数各有所长。皮尔逊相关系数（r）适用于评估连续变量的线性相关性，值范围从 -1 到 1，但仅适用于线性关系。而 Spearman 相关系数（ρ），非参数性更强，适用于评估两个变量之间的单调关系，不论数据是否呈线性，尤其在数据可能呈现单调变化时，Spearman ...
