相关性检验原理：
相关性检验是指对两个或多个变量之间的相关关系进行检验的方法。在统计学中，相关性检验通常使用皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）或斯皮尔曼秩相关系数（Spearman's rank correlation coefficient）来衡量两个变量之间的相关程度。
皮尔逊相关系数适用于连续变量，它通过计算两个变量的协方差来衡量它们之间的线性关系。斯皮尔曼秩相关系数适用于有序分类变量，它通过计算两个变量的等级相关来衡量它们之间的非线性关系。
特点：
简单易用：相关性检验是统计学中常用的方法之一，它简单易懂，易于操作。
适用范围广泛：相关性检验可以用于研究两个或多个变量之间的相关关系，适用于各种数据类型和研究领域。
量化关系：相关性检验可以将变量之间的关系量化，从而更直观地展示变量之间的相关程度。
局限性：相关性检验只能够衡量两个变量之间的线性关系，对于非线性关系可能不够敏感。同时，相关性检验结果受到数据质量、样本大小等因素的影响，需要谨慎解释。
相关性检验correlation test是对变量之间是否相关以及相关的程度如何所进行的统计检验。变量之间的相关的程度用相关系数r表征。当r大于给定显著性水平a和一定自由度f下的相关系数临界值T"a、时，表示变量之间在统计上存在相关关系。否则，则不存在相关关系。
