相关系数：适当的使用和解释

相关性在最广义上是变量之间关联的度量。在相关数据中，一个变量幅度的变化与另一个变量幅度的变化相关联，这种变化可以是相同方向的（正相关）或相反方向的（负相关）。大多数情况下，相关一词用于描述两个连续变量线性关系的上下文，并以Pearson积矩相关系数表现。Pearson相关系数通常用于联合正态分布的数据（二变量正态分布）。对于非正态分布的连续数据、有序数据或存在相关异常值的数据，可以使用Spearman等级相关作为单调关联的度量。这两种相关系数的取值范围均为－1至＋1，其中0表示无线性或单调关联，相关关系随着系数绝对值接近1而增强，最终趋近于一条直线（Pearson相关）或单调递增或递减的曲线（Spearman相关）。可通过假设检验和置信区间来检验结果的统计显著性，并估计数据样本来源总体中的关系强度。本教程旨在指导研究人员和临床医生恰当地使用和解释相关系数。