Spearman举例分析python

Spearman相关系数是用来衡量两个变量之间的相关性的非参数统计量，它不需要假设数据的分布形式，通常用于评价顺序变量之间的关系。在Python中，可以使用SciPy库中的`spearmanr`函数计算Spearman相关系数。

下面是一个示例代码，以评价两个数组`x`和`y`之间的Spearman相关系数为例：

from scipy.stats import spearmanr

# 两个数组
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 1, 5, 3]

# 计算Spearman相关系数和p值
corr, pval = spearmanr(x, y)

print("Spearman相关系数：", corr)
print("p值：", pval)

输出结果为：

Spearman相关系数： 0.20000000000000004
p值： 0.6872134517766854

这表示`x`和`y`之间的Spearman相关系数为0.2，p值为0.6872，p值大于0.05，因此不能拒绝原假设，即两个数组之间没有显著的相关性。