能否根据中心极限定理，对非正态分布数据进行pearson相关分析

中心极限定理可以用来解释当样本容量足够大时，样本平均值的分布会趋向于正态分布。但是，这并不意味着我们可以在非正态分布的情况下使用Pearson相关分析。因为Pearson相关分析不仅仅依赖于样本的均值和方差，还依赖于样本的偏度和峰度等统计量。如果数据的分布不服从正态分布，那么样本的偏度和峰度就可能偏离理论值，从而导致相关系数的偏差。因此，如果数据的分布不明显偏离正态分布，我们可以尝试使用Pearson相关分析；否则，我们可以考虑使用Spearman等其他相关系数或者非参数方法进行分析。