Pearson相关系数和Spearman相关系数是常用的统计指标，用于衡量两个变量之间的相关性。它们的主要区别在于：
变量类型：
Pearson相关系数适用于连续变量之间的相关性分析，可以测量线性关系的强度和方向。
Spearman相关系数适用于有序变量或非线性变量之间的相关性分析，可以测量变量的等级顺序相关性。
数据要求：
Pearson相关系数要求变量满足正态分布和线性关系的假设。
Spearman相关系数不要求变量满足正态分布和线性关系的假设，它使用的是变量的秩次来计算相关性。
异常值的影响：
Pearson相关系数对异常值比较敏感，异常值可能会对相关系数造成较大的影响。
Spearman相关系数对异常值不敏感，它使用的是秩次而不是原始数值，可以减少异常值对相关系数的影响。
综上所述，如果变量满足正态分布和线性关系的假设，且要研究变量之间的线性关系，可以选择使用Pearson相关系数；如果变量不满足正态分布或线性关系的假设，或者要研究变量之间的等级顺序相关性，可以选择使用Spearman相关系数。