基于Pearson相关系数的统计推断对数据的分布类型是很敏感的。
使用Pearson线性相关系数必须假设数据是成对地从正态分布中取得的,并且数据至少在逻辑范畴内必须是等间距的数据。如果这两条件不符合,一种可能就是采用Spearman秩相关系数来代替Pearson线性相关系数。Spearman秩相关系数是一个非参数性质(与分布无关)的秩统计参数,Spearman秩相关系数可以用于R检验,同样可以在数据的分布使得Pearson线性相关系数不能用来描述或是用来描述或导致错误的结论时,作为变量之间单调联系强弱的度量。