更新时间：2023-02-28 15:42
秩相关系数（Coefficient of Rank Correlation），又称等级相关系数，是将两要素的样本值按数据的大小顺序排列位次，以各要素样本值的位次代替实际数据而求得的一种统计量。它是反映等级相关程度的统计分析指标，常用的等级相关分析方法有Spearman相关系数和Kendall秩相关系数等。
秩相关系数，亦称为“等级相关系数”，是反映等级相关程度的统计分析指标。常用的等级相关分析方法有Spearman相关系数和等。
如果秩相关系数为正，则 随着的增加而增加；如果秩相关系数为负，则随着的增加而减小；如果秩相关系数为0，则表示随着 的增加， 没有增大或减小的趋势。当 和 越来越接近严格单调的函数关系时，秩相关系数在数值上就越来越大。当秩相关系数为1或者-1时，就表明和之间严格单调增加或者严格单调减小。
在实际应用中，有时获得的原始资料没有具体的数据表现，只能用等级来描述某种现象，要分析现象之间的相关关系，就只能用秩相关系数。
2）按顺序求出两个标志的每对等级编号的差；
3）按下式计算相关系数：
其中：秩相关系数记为 ， 为两变量每一对样本的等级之差，即变量 与 的差值， 为样本容量。
秩相关系数与相关系数一样，取值-1到+1之间， 为正时表示正相关， 为负时表示负相关， 等于零时表示相关为零。但与相关系数不同的是，它是建立在等级的基础上计算的，较适用于反映序列变量的相关。
例如，2003年中国大陆各省（直辖市、自治区）的GDP（ ）和总人口（ ）数据及其位次，可以计算出来，将相应数据代入公式，就可以计算它们之间的秩相关系数。
即：GDP（ ）与总人口（ ）之间的秩相关系数为0.7847。
统计量为：
将 的绝对值同spearman相关系数统计表中的临界值 进行比较。如果 ，则表明变化趋势有显著意义；如果 ，则表明变化趋势没有显著意义；如果 为正值，则表明有上升趋势；如果 为负值，则表明有下降趋势。秩相关系数 检验的临界值表如下：
表1.秩相关系数检验的临界值表
注： 代表样本个数， 代表不同的置信水平，也称显著性水平，表中的数值为临界值 。