在python 中，有scipy.stats.peasonr(a,b)和非参数统计中speasonr(a,b)
1、前者简称为皮尔逊检验（ [Pearson product-moment correlation]），后者成为皮尔逊秩和检验（Spearman's Rank-Order Correlation）。
2.前者必须满足两个假设：
基于Pearson相关系数的统计推断对数据的分布类型是很敏感的。所以只有在数据是近似正态分布的时候，基于****Fisher变换的精确检验和近似检验才能被采用，否则就可能导致错误的结论
3 方差齐性检验
levene
可以尝试方差分析对单因子有效性的检验
