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1. 什么是相关性
相关性系数是用来反映变量间相关关系密切程度的统计指标。它描述了相关性的大小以及方向（正相关or负相关）。说到相关性，有两个评价指标是不得不提的：
Pearson product-moment correlation
Pearson相关主要用来评价两组连续变量的线性关系。一个变量变化，另一个变量也成比例变化。
Spearman rank-order correlation
Spearman相关主要用来评价两组连续或有序变量的单调关系。一个变量变化，另一个变量也变化，但不一定以固定比例变化。
2. Pearson and Spearman 相关系数的比较
-
Pearson 和 Spearman相关系数的范围均为 [-1,1]；
- 0.8-1.0 极强相关
- 0.6-0.8 强相关
- 0.4-0.6 中等强度相关
- 0.2-0.4 弱相关
- 0.0-0.2 极弱相关或无相关
- Pearson相关系数只可用于评价线性关系；
- Spearman相关系数只可用于评价单调关系。
3. 总结
在生物信息学领域，由于Spearman对数据点无分布要求，适用范围较广，通常作为主要评价指标。 不过，对于非线性关系，是不可用以上两者评价的。倘若错用，即便有时相关系数为0，两组变量间也有可能存在有意义的联系。
