Pearson、Spearman相关系数
简介
皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient），用来反映两个随机变量之间的线性相关程度。r的取值在-1与1之间。取值为1时，表示两个随机变量之间呈完全正相关关系；取值为-1时，表示两个随机变量之间呈完全负相关关系；取值为0时，表示两个随机变量之间线性无关。
斯皮尔曼相关系数（Spearman correlation coefficient），连续数据，正态分布，线性关系，用皮尔逊相关系数是最巧当的，当然用斯皮尔曼相关系数也可以，只是效率没有皮尔逊相关系数高；上述任一条件不满足，就使用斯皮尔曼相关系数，不能使用皮尔逊相关系数。两个定序数据之间使用斯皮尔曼相关系数。
数据说明
矩阵形式数据，
不能有重复的名字。第一列是说明，第二列到最后一列是每个样品对应的值。若数值包括2列，则绘制散点图，多于两列，输出相关系数矩阵，可以将输入粘贴到
相关系数作图
论文例子
Quantitative trait locus mapping of rust resistance and agronomic traits in spring wheat. Fig2
如何引用？
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（知网）论文
正式引用：Tang D, Chen M, Huang X, Zhang G, Zeng L, Zhang G, Wu S, Wang Y.
SRplot: A free online platform for data visualization and graphing. PLoS One. 2023 Nov 9;18(11):e0294236. doi: 10.1371/journal.pone.0294236. PMID: 37943830.
方法章节：Heatmap was plotted by https://www.bioinformatics.com.cn (last accessed on 10 Dec 2024), an online platform for data analysis and visualization.
致谢章节：We thank Mingjie Chen (Shanghai NewCore Biotechnology Co., Ltd.) for providing data analysis and visualization support.
