参考资料：生物统计学，https://real-statistics.com/statistics-tables/spearmans-rho-table/

        相关于回归分析法只适用于正态分布资料，对于非正态分布资料，需要使用新的分析方法。秩相关分析也称为等级相关分析，是分析成对等级随机变量x、y间是否相关的统计分析方法，可以用来分析等级尺度和秩次度量的两个变量间的相关性。一般先按x、y两变量的大小次序，分别有效到大编秩次，再看两个变量的等级间是否相关，用秩相关系数（coefficient of rank correlation）表示等级相关的性质及其相关程度。常用的秩相关分析法包括Spearman秩相关、Kendall秩相关等。这里以Spearman秩相关分析为例，说明秩相关分析的基本步骤。

1、秩相关系数的计算

       由于等级尺度和秩次等量的数据是自然数列，x和y的取值都是1,2，...，n，只是排列顺序不同。因此

        如果定义d=x-y，则

        将上述各值代入相关系数计算公式，得

其中，r_s为Spearman秩相关系数；n为变量的对子数，d为秩次之差。

        当相同秩次较多时，应采用下面矫正的Spearman等级相关系数计算公式：

其中，t_x、t_y的计算公式相同，均为。在计算t_x时，t_i为x变量相同秩次数；在计算t_y时，t_i为y变量相同秩次数

2、秩相关系数的检验

（1）零假设：

备择假设：

（2）统计推断：

        当n≤15时，根据n查Spearman秩相关系数检验临界值表。当n>15时，根据df=n-2查询简单相关系数表进行统计推断。

excel操作如下：