Pearson 相关评估两个连续变量之间的线性关系。当一个变量中的变化与另一个变量中的成比例变化相关时，这两个变量具有线性关系。

例如，您可能使用 Pearson 相关来评估您生产设施温度的升高是否与巧克力涂层的厚度减少有关。

Spearman 相关评估两个连续或顺序变量之间的单调关系。在单调关系中，变量倾向于同时变化，但不一定以恒定的速率变化。Spearman 相关系数基于每个变量的秩值（而非原始数据）。

Spearman 相关通常用于评估与顺序变量相关的关系。例如，您可能会使用 Spearman 相关来评估员工完成检验练习的顺序是否与他们工作的月数相关。