用于分析相关性关系，挖掘数据之间的联系

资 源 简 介

用于分析相关性关系，挖掘数据之间的联系

详 情 说 明

Spearman相关系数是一种非参数统计方法，用于衡量两个变量之间的单调关系强度。与Pearson相关系数不同，Spearman不要求数据呈正态分布，也不假设线性关系，这使得它在实际数据分析中具有更广泛的适用性。

Spearman分析的核心思想是将原始数据转换为秩次（rank），然后计算这些秩次之间的Pearson相关系数。这种方法特别适用于以下场景： 数据不符合正态分布假设 存在明显的离群值 变量间可能存在非线性但单调的关系

在实际应用中，Spearman分析常用于： 市场研究中消费者偏好排序的相关性检验 生物学实验中的基因表达量关联分析 金融领域不同投资品种的收益率相关性研究

解读Spearman结果时需要注意，系数值范围在-1到1之间，正值表示正相关，负值表示负相关，而0表示无单调关系。与所有相关性分析一样，Spearman只能揭示变量间的统计关联，不能证明因果关系。

这种方法的优势在于对数据分布要求较低，能够捕捉非线性单调关系，计算结果相对稳健。但也需要注意它无法检测非单调的复杂关系模式。