Em que casos deve-se usar a correlação de Spearman em vez de Pearson?

A correlação de Spearman é usada em vez da correlação de Pearson quando os dados não atendem aos requisitos de distribuição normal ou quando a dependência entre variáveis não é linear, mas monótona (ou seja, as variáveis mudam na mesma direção, mas não necessariamente de forma linear). Spearman baseia-se nas classificações dos dados e é resistente a valores discrepantes e a relações monótonas não lineares.

Exemplos de casos para Spearman:

• Os dados têm valores discrepantes fortes.
• A dependência entre variáveis é monótona, mas não linear (por exemplo, exponencial ou logarítmica).
• Os dados são ordinais ou classificados.

Enquanto a correlação de Pearson é adequada para medir a dependência linear entre variáveis quantitativas com distribuição normal.