在Excel中，计算相关系数的方法主要有两种：Pearson相关系数和Spearman等级相关系数。这两种方法都有其适用的场景，因此需要根据具体的问题来判断使用哪种方法。
1. 首先，我们需要明确问题的类型。如果问题是关于两个变量之间的线性关系，那么可以使用Pearson相关系数。如果问题是关于两个变量之间的排序关系，那么可以使用Spearman等级相关系数。
2. 接下来，我们需要选择适当的函数来计算相关系数。在Excel中，可以使用`CORREL`函数来计算Pearson相关系数，使用`SCORE`函数来计算Spearman等级相关系数。
3. 在输入数据时，需要注意数据的格式。Pearson相关系数需要输入两个变量的数据，而Spearman等级相关系数需要输入一个变量的数据以及另一个变量的等级数据。
4. 在计算结果时，需要注意结果的解释。Pearson相关系数的结果是一个介于-1到1之间的数值，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示没有相关性。Spearman等级相关系数的结果是一个介于-1到1之间的数值，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示没有相关性。
5. 最后，需要注意的是，Excel中的相关系数并不是绝对准确的，因为它是基于样本数据计算的，而且可能会受到异常值的影响。因此，在使用相关系数进行数据分析时，还需要结合其他统计方法和图表来辅助解释结果。
总结起来，用EXCEL数据分析计算相关系数的方法是否正确，取决于问题的类型、数据的格式、结果的解释以及相关的统计知识和技巧。
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