下面我来为你详细讲解 Python 斯皮尔曼等级顺序相关度使用方法的完整攻略。
概述
斯皮尔曼等级顺序相关度（Spearman’s rank correlation coefficient），也称斯皮尔曼相关系数，是用于统计两个变量之间单调关系强度的非参数检验方法。斯皮尔曼相关系数的取值范围在 [-1, 1] 之间，其中，-1 表示完全反相关，0 表示无相关关系，1 表示完全正相关。
使用方法
在 Python 中，我们可以使用 scipy 库中的 spearmanr 函数进行求解。该函数的调用方式如下：
from scipy.stats import spearmanr
corr, p_value = spearmanr(x, y)
其中，x 和 y 是两个样本变量。
函数的返回值包含两个部分：
corr: 斯皮尔曼相关系数的值p_value: 此系数的双侧 p 值
同时，该函数还支持返回相关系数矩阵，以及计算多个变量之间的相关系数等用法，具体可以参考 官方文档。
示例说明
示例一
假设我们有两个变量 x 和 y，它们之间的关系如下：
| x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|---|---|---|---|---|---|
| y | 5 | 6 | 4 | 8 | 7 |
现在我们需要计算它们之间的 Spearman 相关系数。
from scipy.stats import spearmanr
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [5, 6, 4, 8, 7]
corr, p_value = spearmanr(x, y)
print(f"Spearman 相关系数：{corr:.4f}")
print(f"p 值：{p_value:.4f}")
运行结果：
Spearman 相关系数：0.2000
p 值：0.8263
由于此例中相关系数较小，且 p 值较大，因此我们可以认为 x 和 y 之间不存在显著相关关系。
示例二
再假设我们有另外两个变量 a 和 b，它们之间的关系如下：
| a | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|---|---|---|---|---|---|
| b | 3.2 | 3.9 | 2.0 | 4.1 | 3.7 |
现在我们需要计算它们之间的 Spearman 相关系数。
from scipy.stats import spearmanr
a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [3.2, 3.9, 2.0, 4.1, 3.7]
corr, p_value = spearmanr(a, b)
print(f"Spearman 相关系数：{corr:.4f}")
print(f"p 值：{p_value:.4f}")
运行结果：
Spearman 相关系数：0.2000
p 值：0.8263
由于此例中相关系数较小，且 p 值较大，因此我们可以认为 a 和 b 之间不存在显著相关关系。