度量变量与序号变量的相关性分析

度量变量和序号变量的相关性分析方法不同。

对于度量变量，可以使用皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）来度量两个变量之间的线性相关性。皮尔逊相关系数的取值范围为-1到1，0表示两个变量没有线性相关性，正数表示正相关性，负数表示负相关性。值越接近-1或1，相关性越强。

而对于序号变量，由于它们没有精确的数值，不能使用皮尔逊相关系数。可以使用斯皮尔曼等级相关系数（Spearman's rank correlation coefficient）来度量两个变量之间的相关性。斯皮尔曼等级相关系数使用的是变量的顺序或排名而不是具体的数值。它的取值范围也是-1到1，符号和大小的含义与皮尔逊相关系数相同。

需要注意的是，相关性并不代表因果关系，只是两个变量之间的关联程度。此外，对于非线性关系，相关系数可能会失效，需要使用其他的方法进行分析。