下面我们来逐步分析并解答这个问题： 首先，我们需要明确相关系数的基本概念和性质，特别是Pearson相关系数和Spearman相关系数的区别和适用条件。 1. **Pearson相关系数**： - 用于度量两个定量变量之间的线性相关程度。 - 假定变量是连续的，且它们的联合分布是二元正态分布。 - 范围从-1到1，绝对值越接近1，表示线性相关程度越高。 2. **Spearman相关系数**： - 用于度量两个变量之间的单调相关程度，无论是线性还是非线性单调关系。 - 特别适用于定序变量（即可以排序但不一定有固定间隔的变量）。 - 不假定变量分布遵循正态分布。 - 范围同样从-1到1，绝对值越接近1，表示单调相关程度越高。 接下来，我们逐一分析每个选项： - **使用Spearman相关系数时假定变量分布遵循正态分布**： - 这是不正确的。Spearman相关系数不假定变量分布遵循正态分布，它适用于任何单调关系，无论变量分布如何。 - **Pearson和Spearman相关系数均可以度量两个定序变量间的线性相关程度**： - 这也是不正确的。Pearson相关系数主要用于定量变量，而Spearman相关系数虽然可以用于定序变量，但它度量的是单调相关程度，不一定是线性相关。 - **使用Pearson相关系数时对变量的分布没有假定**： - 这是不正确的。Pearson相关系数假定变量是连续的，且它们的联合分布是二元正态分布。 - **Spearman相关系数绝对值越接近于1，相关程度越高**： - 这是正确的。Spearman相关系数的绝对值越接近1，表示两个变量之间的单调相关程度越高。 综上所述，正确的说法是“Spearman相关系数绝对值越接近于1，相关程度越高”。
