Spearman相关系数

Spearman相关系数又称为秩相关系数、等级相关系数或顺序相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，具体是将两要素的样本值按数据的大小顺序排列位次，以各要素样本值的位次代替实际数据而求得的一种相关系数。Spearman相关系数对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围较广。

计算等级相关系数，可以将数据变换成等级以后用原有的相关系数公式计算，也可以算出每一对样本的等级之差，再进行计算，所以又称为“等级差数法”。

什么是相关系数

相关表和相关图虽然可以直观地展现变量之间的相关关系，但对变量相关程度的描述比较模糊，无法确切地表明两个变量之间相关的程度，不够精确。对于不同类型的变量数据，我们可以采用各种不同的相关系数来具体度量变量间相关的程度。

著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标——相关系数。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度。

依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。

如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；

将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；

将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。