例题：
写一篇文章，分析男生体测数据各指标之间的相关性，并与女生的数据得到的结论进行对比。
要求：要说明选择哪一种相关系数的原因，并要求做出散点图。（可以自己动手试试相关矩阵可视化哦）
确定相关系数
为了度量两个变量间的线性关系，一般采用皮尔逊（Pearson）相关系数或斯皮尔曼（Spearman）相关系数进行分析。其中，只有当数据满足连续且呈线性关系时，才能使用皮尔逊（Pearson）相关系数描述变量间的相关性，且估计数据显著性时候需要数据服从正态分布；相对地，斯皮尔曼（Spearman）相关系数则没有使用条件限制。
因此，在确定使用哪种相关系数之前，应对各指标数据绘制散点图判断是否呈线性关系以及正态分布检验。
画散点图
由散点图，各指标彼此之间均无线性关系。使用斯皮尔曼相关系数。
斯皮尔曼（Spearman）相关系数
结果分析
系数为0.01，身高与肺活量正相关，与坐位体前屈负相关，立定跳远与体重是正相关。