偏相关对数据的分布有要求吗？

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在做相关性分析时，如果双变量满足正态分布则使用Pearson相关，如果不满足可以使用Kendall's tau-b或spearman相关分析。

在一本SPSS的书上看到，当样本量大时，非正态数据使用Pearson相关或spearman相关分析的结果差别不大。我的数据（非正态）样本量是120例，使用Pearson相关两者之间存在相关性，使用spearman相关分析，结果两者不存在相关性。但使用偏相关分析时两者又存在相关行。不知道相信哪个了。

请问：在做偏相关分析时对数据的正态性有什么要求吗？

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关键词：偏相关 spearman pearson pearman kendall 数据 偏相关

我也是菜鸟，但是我想说说我的想法。偏相关分析是在person相关分析基础上发展的，包括偏相关分析的原理和计算都是在person相关基础上改进的，所以你得出的结论中person和偏相关是一致的可能也就是这个原因。我也一直有个问题，就是偏相关是在person相关的基础上发展的，所以偏相关和person一样需要要求数据是服从正态分布的，如果不是正态分布但又想做偏态分析的话应该如何处理呢？