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当我们需要比较两个变量时，我们通常用相关系数进行衡量。斯皮尔曼等级顺序相关度就是一种非参数方法，用于测量两个变量之间的相关性。斯皮尔曼等级顺序相关度是无论数据是否正态分布，都可以使用的一种方法，并且，在某些情况下，它比皮尔逊相关系数更加适用。

使用方法

以下是Python中使用斯皮尔曼等级顺序相关度进行比较的基本步骤：

1. 导入必要的库

import pandas as pd
from scipy.stats import spearmanr

1. 加载数据集

df = pd.read_csv('data.csv')

1. 提取需要比较的变量

x = df['var1']
y = df['var2']

1. 计算斯皮尔曼等级顺序相关度

corr, p_value = spearmanr(x, y)

corr为相关系数，p_value为p值。

示例说明

假设我们有两个变量：”age”和”income”，我们想要比较这两个变量之间的相关性。我们首先加载数据集：

df = pd.read_csv('data.csv')

然后提取需要比较的变量：

x = df['age']
y = df['income']

最后，我们计算斯皮尔曼等级顺序相关度：

corr, p_value = spearmanr(x, y)
print('斯皮尔曼等级顺序相关系数为：', corr)
print('p值为：', p_value)

运行结果如下：

斯皮尔曼等级顺序相关系数为 0.75
p值为 0.05

这意味着，”age”和”income”之间有一个比较强的正相关性。

再来一个示例：

假设我们有两个变量：”height”和”weight”，我们想要比较这两个变量之间的相关性。我们首先加载数据集：

df = pd.read_csv('data.csv')

然后提取需要比较的变量：

x = df['height']
y = df['weight']

最后，我们计算斯皮尔曼等级顺序相关度：

corr, p_value = spearmanr(x, y)
print('斯皮尔曼等级顺序相关系数为：', corr)
print('p值为：', p_value)

运行结果如下：

斯皮尔曼等级顺序相关系数为 0.02
p值为 0.92

这意味着，”height”和”weight”之间几乎没有相关性。