采用Spearman相关性分析代码

可以使用Python中的SciPy库来计算Spearman相关性系数和p值。以下是一个示例代码：

from scipy.stats import spearmanr

# 两个变量的数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [5, 4, 3, 2, 1]

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

# 输出结果
print("Spearman correlation coefficient: ", corr)
print("p-value: ", p)

输出结果将会是：

Spearman correlation coefficient:  -1.0
p-value:  0.0

其中，Spearman相关性系数为-1，表示两个变量呈完全负相关；p值为0，表示在显著性水平为0.05的情况下，拒绝原假设，即两个变量之间存在显著的相关性。