cor.test(formula, data, subset, na.action, ...) #其中formula是公式，形如\'~u+v\' , \'u\', \'v\' 必须是具有相同长度的数值向量，data是数据框，subset是可选择向量，表示观察值的子集。
假设此例中两组数据均来自正态分布，使用pearson相关性检验，
R语言代码：
ore<-data.frame(
x=c(67, 54, 72, 64, 39, 22, 58, 43, 46, 34),
y=c(24, 15, 23, 19, 16, 11, 20, 16, 17, 13)
)
cor.test(ore$x,ore$y)
可见P值<0.05,拒绝原假设，认为X与Y相关。
例21.一项有六个人参加表演的竞赛，有两人进行评定，评定结果用下表所示，试用Spearman秩相关检验方法检验这两个评定员对等级评定有无相关关系。
解：
R语言代码：
x<-c(1,2,3,4,5,6); y<-c(6,5,4,3,2,1)
cor.test(x, y, method = "spearman")