什么是斯皮尔曼相关系数？

斯皮尔曼等级相关系数(英文:Spearman ' s rank correlation coefficient或Spearman's ρ)常用希腊字母ρ表示，这种相关系数以查尔斯·斯皮尔曼(charles spearman)命名。？

它是一个无母指数，用来衡量两个变量的依赖程度。它使用单调方程来评估两个统计变量之间的相关性。如果数据中没有重复值，且两个变量完全单调相关时，Spearman相关系数为+1或？1 。

两个变量之间的Spearman相关等于这两个变量的等级值之间的Pearson相关；皮尔逊相关评价线性关系，斯皮尔曼相关评价单调关系(无论线性与否)。

如果没有重复的数据值，当每个变量都是另一个变量的完美单调函数时，将存在+1或-1的完美Spearman相关性。

直观地说，当观测值在两个变量之间具有相似(或相同的相关性为1)的等级时(即观测值在变量内的相对位置标签为1st，2nd，3rd等。)，两个变量之间的Spearman相关性会很高，而当观测值有不同(或完全相反)时两个变量之间的相关性为-1。

Spearman系数适用于连续和离散的顺序变量。

相关性度量

衡量一对观测数据的统计相关性还有其他几个指标:在《相关性与相关性》中提到。皮尔逊积矩相关系数是最常用的一个。

斯皮尔曼相关也可称为“水平相关”；也就是说，把观测数据的“等级”换成了“等级”。在连续分布中，观测数据的水平通常小于水平的一半。但是，在这种情况下，秩和秩相关系数是一致的。？

更一般地说，观测数据的“水平”与估计总体样本的比值小于一个给定值，即观测值的一半。换句话说，它是对应等级系数的一种可能的解法。虽然不常用，但“级别关联”还是会用到。