用SPSS做相关分析时，数据不呈正态分布，是不是就不能用pearson分析了？要用spearman分析？

Question

如题所述

Answer 1

这个首先要看你的变量数据是否都属于连续性数据，如果都是连续性数据，然后绘制一下变量的散点图，看看是否是显著的不符合正态分布，如果完全不符合的话 那就只能用其他的来分析，如果只是略微偏态 还是可以用pearson分析
如果数据分类等级数据类型，则直接用spearman方法追问

我的数据是月平均温度（7个月，就7个数据）和植物里化学成分（10个化合物）的含量（9个重复）相关性。正态性检验发现有些化合物变量符合正态分布；大部分不符合，偏度大于1；那是不是有些用pearson分析，另外一些用spearman分析？？？
另外，方差分析是否也要求正态分布？如果一组变量数据不符合分布，是不是可以进行转换，如log等
O(∩_∩)O谢谢

追答

可以像你说的进行转换，但是便捷的方法 就可以用spearman方法，因为它的条件要求不严格

其实很多统计方法从理论上来说 都要求必须符合正态分布之类的假设，但是在实际操作过程中，由于数据收集的方法和过程中存在的各种误差等 稍微不符合正态分布假设的还是可以容忍的

来自：求助得到的回答

Answer 2

Pearson的条件比Spearman的条件更严格，两者共同条件应该都是1、两列数据；2、满足线性假设，但Pearson要求两列数据均为正态分布，Spearman没有相关要求。也即，Pearson是Spearman的充分非必要条件。如果数据不符合Pearson要求，可以把数据降级，然后用Spearman。不知道对你有木有帮助！