这很可能是你数据的问题，一般情况下，pearson相关所需要的条件要比spearman相关要严，比如双正态分布，如果数据不满足做pearson相关的条件你又强行使用的话就可能出问题。出现上面的反常结果很有可能就是你的数据不满足做pearson相关的条件，那么这时就用spearman秩相关，后者是一种非参数统计， 理论上讲，如果数据服从pearson相关的条件的话，那么两者的相关系数符号肯定一样和大小应该相差不大。也就是说即使数据满足pearson相关的条件，数据总可以做spearman相关，尽管效率可能要低一些，但这样却要保险一些。 你可以把数据也放上来看看。各自应用于什么样的条件你可以去查查。

谢谢楼上！我再看看我的数据。