python实现spearman相关性检验

Spearman秩相关系数

对原始变量的分布不做要求，适用范围较Pearson相关系数广，即使是等级资料，也可适用。但其属于非参数方法，检验效能较Pearson系数低。（适合含有等级变量或者全部是等级变量的相关性分析）

测试两个样本是否具有单调关系。

假设条件

每个样本中的观察结果都是独立且均等分布的（iid）。
可以对每个样本中的观察结果进行排名。

解释

H0：两个样本是独立的。
H1：样本之间存在依赖性。

# Example of the Spearman's Rank Correlation Test
from scipy.stats import spearmanr
data1 = [0.873, 2.817, 0.121, -0.945, -0.055, -1.436, 0.360, -1.478, -1.637, -1.869]
data2 = [0.353, 3.517, 0.125, -7.545, -0.555, -1.536, 3.350, -1.578, -3.537, -1.579]
stat, p = spearm

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