我一直在 R 和 Excel 中運行一些相關性，并且由于我在相同的資料上得到非常不同的結果，我對什么是真正正確的感到非常困惑。我想在 R 中對更大的資料進行相關性分析，所以 excel 分析只是為了了解會發生什么，但現在我不相信自己對 R 的信任。
這是資料和結果
X Y
1 166
2 197
3 172
5 169
6 173
6 237
7 389
8 232
8 208
cor.test(X, Y, method="spearman")
S = 34.283, p-value = 0.03062
alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
sample estimates:
rho
0.7143109
但根據 excel（使用“相關”），這些之間的相關性在 0.48 左右。這應該對應于 S 或 rho，還是我缺少的其他東西？
uj5u.com熱心網友回復：
tl; dr看起來 Excel 為您提供了 Pearson 相關性，而不是 Spearman 相關性。（這實際上正是您鏈接的幫助頁面所說的，盡管它從未使用“Pearson”一詞。您如何得出結論，method = "spearman"這與 Excel 正在計算的內容是正確的匹配......？）
cor.test(d$X,d$Y)（我將資料框保存為d）給出
Pearson's product-moment correlation
data: d$X and d$Y
t = 1.4448, df = 7, p-value = 0.1918
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-0.2711667 0.8673254
sample estimates:
cor
0.4792647
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