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R中相关系数的检验使用什么？
即计算相关系数后，需要看r的P值，在R中使用什么函数？
cor.test()
似乎有两个常用的Pearson's product-moment correlation和 Spearman's rank correlation rho。
说是前一个适用于正态分布，后一个适合任意分布。
究竟哪一个更保险？是不是后一个？比如我是研究始花期（距离一月一日的天数）和前期日平均温度的相关关系。
谢谢！

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关键词：相关系数 correlation relation spearman pearman 检验 系数 皮尔逊相关系数 偏相关系数 pearson相关系数 相关系数检验 spearman相关系数 复相关系数 相关系数矩阵

基于Pearson相关系数的统计推断对数据的分布类型是很敏感的。
使用Pearson线性相关系数必须假设数据是成对地从正态分布中取得的，并且数据至少在逻辑范畴内必须是等间距的数据。如果这两条件不符合，一种可能就是采用Spearman秩相关系数来代替Pearson线性相关系数。Spearman秩相关系数是一个非参数性质（与分布无关）的秩统计参数，Spearman秩相关系数可以用于R检验，同样可以在数据的分布使得Pearson线性相关系数不能用来描述或是用来描述或导致错误的结论时，作为变量之间单调联系强弱的度量。