python斯皮尔曼spearman相关性分析实例

1. 简介

Spearman相关性分析是一种针对两个变量的非线性关系的统计方法。其核心思想是将两个变量的值进行排序，然后计算它们之间的Spearman相关性系数，用来衡量它们的关联程度。在对数据进行分析和建模时，Spearman相关性分析常常用来检测变量之间的关系是否具有统计学意义，并用于探究非线性效应的因素。

在Python中，我们可以通过scipy库中的scipy.stats.spearmanr函数来计算两个变量的Spearman相关性系数。

1. 示例

接下来，我们以两个简单的数据集为例来说明如何使用Python进行Spearman相关性分析：

import numpy as np
from scipy.stats import spearmanr

# 定义两个随机变量
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([5, 4, 3, 2, 1])

# 计算Spearman相关性系数以及P值
coef, p = spearmanr(x, y)
print("Spearman相关性系数为：", coef) # -1.0
print("P值为：", p) # 0.02955587703209256

在上面的代码中，我们首先导入了scipy库和numpy库，并定义了两个随机变量x和y。我们使用scipy.stats.spearmanr函数对x和y进行了Spearman相关性分析，并打印输出结果。运行结果表明，x和y之间的Spearman相关性系数为-1.0，表明它们呈现出完全的反向关联。同时，我们还可以看到P值为0.0295，表明这种关系具有统计显著性。

我们再来看另外一个例子，这里我们以一个更实际的数据集为例。在这个案例中，我们将使用鱼类身长和体重数据集来探讨这两者之间的关系。

import pandas as pd
from scipy.stats import spearmanr

# 导入鱼类身长和体重数据集
df = pd.read_csv("fish-data.csv")

# 提取鱼类的身长和体重
length = df["Length1"]
weight = df["Weight"]

# 计算Spearman相关性系数以及P值
coef, p = spearmanr(length, weight)
print("Spearman相关性系数为：", coef) # 0.9186181288624465
print("P值为：", p) # 2.5545417437822712e-61

在上面的代码中，我们首先使用pandas库中的read_csv()函数从鱼类身长和体重数据集中提取出身长和体重数据，并将它们存储在length和weight变量中。然后，我们使用scipy.stats.spearmanr函数对这两个变量进行Spearman相关性分析，并打印输出结果。运行结果表明，鱼类身长和体重之间的Spearman相关性系数为0.9186，表明它们之间存在着较强的正向关联。与此同时，我们还可以看到P值极小，这意味着该关系具有非常显著的统计学意义。

通过以上两个示例，我们可以看到在Python中如何使用Spearman相关性分析来研究两个变量之间的关系。实际应用中，我们还可以通过绘制散点图、拟合回归线等方法来更好地理解Spearman相关性分析的结果和在研究数据中的应用。