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机器学习数学基础：32.斯皮尔曼等级相关

article 2026/4/6 13:57:49

斯皮尔曼等级相关教程

一、定义与原理

斯皮尔曼等级相关系数（Spearman’s rank - correlation coefficient），常用 $\rho$ 表示，是一种非参数统计量，用于衡量两个变量的等级之间的关联程度。它基于变量的秩次（排序后的位置）进行计算，不依赖于数据的分布形态，能有效处理非线性关系和非数值型的有序数据。取值范围在 $- 1$ 到 $1$ 之间， $\rho \ = 1$ 表示完全正相关，即一个变量的等级增加时，另一个变量的等级也严格增加； $\rho \ = - 1$ 表示完全负相关； $\rho \ = 0$ 表示不存在等级相关关系。

二、适用场景

数据为定序数据：如比赛名次、成绩等级、满意度排序等，例如分析不同餐厅在美食评选中的排名和顾客推荐率排名的关系。
数据分布未知或不满足正态分布：当无法确定数据是否服从正态分布，或者明确知道数据不服从正态分布时，斯皮尔曼等级相关系数是很好的选择。
变量间为非线性关系：只要两个变量之间存在单调变化趋势（不一定是线性），都可以用它来衡量相关性，比如植物生长时间和植株高度的关系（可能是先慢后快再趋于平稳的非线性增长）。

三、计算步骤

斯皮尔曼等级相关系数计算

数据排序：分别对两个变量的数据进行排序，确定每个数据在各自变量中的等级。若存在相同数值，通常取平均等级。例如，有三个数据 $3$ ， $3$ ， $5$ ，它们的等级分别为 $1.5$ （ $2)\div2$ ）， $1.5$ ， $3$ 。
计算等级差：对于每一对数据，计算它们的等级差 $d_{i}$ 。
计算等级差的平方：得到 $d_{i}^{2}$ ，并对所有的 $d_{i}^{2}$ 求和，得到 $\sum d_{i}^{2}$ 。
计算相关系数：根据公式 $\rho \ = 1-\frac{6\sum d_{i}^{2}}{n^{3}-n}$ （ $n$ 为样本数量）计算斯皮尔曼等级相关系数。

t检验步骤

建立假设
- 原假设 $H_0$ ：总体的斯皮尔曼等级相关系数 $\rho \ = 0$ ，即总体中两个变量之间不存在等级相关关系。
- 备择假设 $H_1$ ：总体的斯皮尔曼等级相关系数 $\rho\neq 0$ ，即总体中两个变量之间存在等级相关关系。
计算t统计量：在斯皮尔曼等级相关的t检验中，可使用公式 $t\ =\frac{r_{R}\sqrt{n - 2}}{\sqrt{1 - r_{R}^{2}}}$ （这里 $r_{R}$ 表示计算得到的斯皮尔曼等级相关系数， $n$ 为样本数量）。此公式与积差相关系数（如Pearson相关系数）检验中t统计量的计算形式相同，这样做是因为在一定条件下，基于等级数据计算出的相关系数的抽样分布近似于t分布。
确定临界值：根据给定的显著性水平 $\alpha$ （常用的有 $0.05$ 、 $0.01$ 等）和自由度 $\ = n - 2$ ，查阅 $t$ 分布表得到临界值 $t_{\alpha/2}(n - 2)$ 。
做出决策
- 如果 $\vert t\vert>t_{\alpha/2}(n - 2)$ ，则拒绝原假设 $H_0$ ，认为总体中两个变量之间存在等级相关关系。
- 如果 $\vert t\vert\leq t_{\alpha/2}(n - 2)$ ，则不能拒绝原假设 $H_0$ ，即没有足够证据表明总体中两个变量之间存在等级相关关系。

四、实例演示

斯皮尔曼等级相关系数计算实例

研究 $6$ 名学生的语文成绩排名和英语成绩排名的相关性，数据如下：

学生编号	语文成绩排名 $X$	英语成绩排名 $Y$	$d_{i}$ （等级差）	$d_{i}^{2}$ （等级差的平方）
1	2	3	-1	1
2	4	2	2	4
3	1	1	0	0
4	3	4	-1	1
5	5	5	0	0
6	6	6	0	0

计算 $\sum d_{i}^{2}\ =1 + 4+0 + 1+0 + 0 \ = 6$ ， $\ = 6$ 。
代入公式可得：
$\begin{align*} \rho&\ =1-\frac{6\times6}{6^{3}-6}\\ &\ =1-\frac{36}{216 - 6}\\ &\ =1-\frac{36}{210}\\ &\approx0.83 \end{align*}$
结果表明，这 $6$ 名学生的语文和英语成绩排名有较强的正相关关系。

t检验实例

针对上述例子，假设显著性水平 $\alpha \ = 0.05$ 。

已知 $r_{R} \approx 0.83$ ， $\ = 6$ ，计算 $t$ 统计量：
$\begin{align*} t&\ =\frac{0.83\sqrt{6 - 2}}{\sqrt{1 - 0.83^{2}}}\\ &\ =\frac{0.83\times2}{\sqrt{1 - 0.6889}}\\ &\ =\frac{1.66}{\sqrt{0.3111}}\\ &\approx2.97 \end{align*}$
自由度 $\ = n - 2 \ = 6 - 2 \ = 4$ ，查 $t$ 分布表得 $t_{0.025}(4)\ = 2.776$ 。
因为 $\vert 2.97\vert> 2.776$ ，所以拒绝原假设 $H_0$ ，可以认为在总体中，学生的语文成绩排名和英语成绩排名之间存在等级相关关系。

五、注意事项

只反映等级相关：它衡量的是变量等级之间的关联，并非原始数据值之间的精确关系。
对单调关系敏感：只能检测单调的相关关系，若变量间关系复杂非单调，可能无法准确反映相关性。
样本数量影响：样本数量过少可能导致结果不稳定，一般建议样本量 $n\geq 10$ 。
t检验前提：虽然斯皮尔曼等级相关的t检验形式与积差相关类似，但在使用时要注意其基于等级数据的特点，以及样本数据对近似t分布条件的满足程度。当样本量较小时，t检验结果的准确性可能会受到一定影响。