检验变量的相关性，是否有必要既做Pearson相关检验又做Spearman相关检验？

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如题！检验之前是否要检验数据是否是正态分布？谢谢！

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关键词：spearman pearson pearman ARMA ear 检验 相关性

我的理解是没必要的：
一般数据呈现正态分布，连续性数据，线性数据的用person就可以了。
其他的例如定序用spearman也足够。从理论上看，没必要两者都用。但现在计算速度这么快，勾上也没问题吧！

两种检验的模型假定不同：Spearman的范围广些，但附加特定条件下可能不够精确。
Pearson相关检验适用于正态数据