x aldagaiak gora egiten duenean, y aldagaiak beti egiten du gora. Korrelazioa perfektoa da beraz. Pearson-en koefizienteak ez du erlazio perfekto hori jasotzen eta 1etik beherako korrelazioa ematen du (0.933), korrelazio lineala jasotzen duelako. Korrelazio monotonikoa (gora-gora edo gora-behera) besterik jaso nahi ez badugu, Spearman-en koefizientea erabili behar da, kasu honetan 1 emango duena.

** Spearman-en korrelazio-koefizientea**($r_s$), labur ** Spearman-en ro** ere deitua ($\rho$), bi aldagai ordinalen arteko Pearson-en korrelazio koefizientea da. Bi aldagai kuantitatiboetan zenbakizko magnitudeak ordenatu edo mailakatuta eta ondoriozko hein edo ordenen arteko Pearson-en korrelazio-koefizientea kalkulatzen denean ere, Spearman-en koefizientea kalkulatzen dela esaten da.  Spearman-en koefizienteak aldagai ordinalen korrelazio monotonikoa jasotzen du, aldagai batek gora egitean besteak gora edo behera egiten duen alegia, kontuan hartu gabe korrelazio hori lineala den ala ez.

Spearman-en korrelazio-koefizientea Pearson-en korrelazio-koefizientearen formularen bitartez kalkulatu daitekeen arren, hein edo ordenetan oinarritzen den formula baliokidea erabili ohi da; hain zuzen ere, $(h(x_i),h(y_i))$ bi aldagaietarako ezarritako heinak izanik, honela kalkulatzen da:

$$r_s = {1- \frac {6 \sum d_i^2}{n(n^2 - 1)}}={1- \frac {6 \sum (h(x_i)-h(y_i))^2}{n(n^2 - 1)}}$$

Spearman-en koefizientea Pearson-en koefizientea bezalaxe interpretatzen da: $[-1,1]$ tarteko balioak hartzen ditu; balio positiboek korrelazio monotoniko positiboa adierazten dute (aldagai bat gora, bestea ere gora), eta negatiboek korrelazio monotoniko negatiboa; beste alde batetik, balio absolutuan zenbat eta gertuago 1 baliotik, korrelazioa orduan eta sendoagoa da.