Spearman相关分析怎么做？4个实用技巧

引言Introduction

Spearman 相关分析 是临床研究中最常见的非参数相关方法之一。很多医学生和科研人员在做数据分析时，常会遇到正态性不满足、变量是等级资料、或存在异常值的情况。此时，Pearson 相关不再合适，Spearman 相关分析就成为更稳妥的选择。

1. 先判断是否适合做 Spearman 相关分析

1.1 先看变量类型和分布

Spearman 相关分析 主要用于两个变量之间相关方向和密切程度的判断。它适用于连续变量，也适用于等级资料。关键前提是，不要求双变量正态分布。

如果两个变量都是连续变量，第一步不是直接做相关。先看数据是否服从正态分布。若服从正态分布，通常优先用 Pearson 相关。若不服从正态分布，或者总体分布未知，就应考虑 Spearman 相关分析 。

1.2 这些情况优先考虑 Spearman

在临床和科研中，以下场景很常见：

• 原始数据是等级资料。
• 连续变量不满足正态分布。
• 数据中存在不能剔除的异常值。
• 只关心变量之间单调相关趋势，不强调线性参数关系。

Spearman 相关分析本质上是秩相关。 它先把数据按大小排序，再比较秩次之间的关系。因此，对分布的要求更低。

2. 用散点图和正态性检验做第一轮判断

2.1 先画散点图

在正式做 Spearman 相关分析 前，建议先画散点图。目的很简单。先直观看两变量是否存在明显的线性趋势，是否出现 U 型、倒 U 型，或明显离群点。

如果图形显示点云大致呈单调上升或单调下降趋势，就更适合进一步做相关分析。若完全随机分布，相关性通常不明显。

2.2 再做正态性检验

知识库中的案例提示，研究者先对“手机视屏时间”和“体重增加值”做正态性检验。结果显示 P 值均小于 0.05，说明数据不服从正态分布，因此选择 Spearman 相关分析 。

这一步非常重要。因为很多初学者会跳过检验，直接套用相关系数。这样容易导致方法选择错误。统计方法选择错误，比结果不显著更危险。

2.3 一个实用判断原则

你可以记住这条原则：

1. 先看变量类型。
2. 再看分布是否正态。
3. 再决定用 Pearson 还是 Spearman。
4. 有异常值时，要格外谨慎。

3. 掌握 Spearman 相关分析的核心结果解读

3.1 先看相关系数 rs

Spearman 相关分析 的相关系数常记为 rs 或 ρs。它没有单位，取值范围在 -1 到 1 之间。

解读很直接：

• rs > 0，表示正相关。
• rs < 0，表示负相关。
• rs = 0，表示零相关。
• 绝对值越接近 1，相关越强。

知识库中的例子里，手机视屏时间与体重增加值的 rs = 0.905，P < 0.001，提示二者存在强正相关。

3.2 再看 P 值

P 值是判断相关性是否有统计学意义的关键。
如果 P < 0.05，通常认为相关性有统计学意义。
如果 P ≥ 0.05，则不能认为两者存在显著相关。

注意，相关系数大，不等于一定显著。样本量太小，P 值也可能不显著。反过来，样本量很大时，微弱相关也可能显著。因此，相关系数大小和 P 值要一起看。

3.3 不要误把相关当因果

这是科研写作里最常见的误区之一。
Spearman 相关分析只能说明相关，不说明因果。

例如，手机视屏时间与体重增加值相关，并不能直接推出“手机使用导致体重增加”。还需要研究设计、混杂控制和因果推断框架支持。

4. 4个实用技巧，帮你把 Spearman 相关分析做对

4.1 技巧一：优先确认是否“单调关系”

Spearman 相关分析适合单调关系，不适合非单调关系。
也就是说，变量可能一起升高，或一起降低，但不要求严格直线关系。

如果散点图显示 U 型或倒 U 型，即使两者存在某种联系，Spearman 相关也未必能准确反映这种关系。此时应重新考虑模型，而不是硬做相关分析。

4.2 技巧二：等级资料先转秩次

知识库中提到，两个放射科医师对 X 线片作等级评定时，需先把“−”“±”“+”“++”“+++”转为秩次，再做 Spearman 相关分析 。

这说明，对有序分类变量，不是直接拿等级标签做分析，而是先转成秩次。
秩次化是 Spearman 方法的核心。

4.3 技巧三：异常值不能忽视

与 Pearson 相比，Spearman 相关分析对异常值更稳健 。
因为它看的是排序，不是原始数值大小差异。但这不代表异常值可以完全忽略。

如果异常值极端且数量较多，仍应先核查数据录入、测量误差和临床合理性。不要把数据问题交给统计方法“自动修正”。

4.4 技巧四：报告时写清符号和条件

论文或报告中，建议同时写明：

• 使用了 Spearman 相关分析。
• 相关系数为 rs 或 ρs。
• P 值是多少。
• 数据为何选用 Spearman，而不是 Pearson。

例如可写成：
两变量不满足正态分布，采用 Spearman 相关分析，结果显示 rs = 0.905，P < 0.001。

这样写更符合 E-E-A-T 逻辑，也更容易通过审稿。

5. Spearman 和 Pearson，什么时候选哪个

5.1 两者共同点

两者都用于描述两个数值变量之间关系的方向和密切程度。
两者的系数都没有单位，范围都在 -1 到 1 之间。

5.2 关键区别

知识库明确指出：

• Pearson 相关分析要求双变量正态分布。
• Spearman 相关分析对数据分布没有要求。
• Pearson 属于参数检验，统计效能更高。
• Spearman 属于非参数统计，适用范围更广。

5.3 选型建议

如果两个变量都满足双变量正态分布，优先用 Pearson。
如果不满足正态分布，或有等级资料，优先用 Spearman 相关分析 。

不要因为 Spearman 更“宽松”就随意替代 Pearson。 统计方法要跟数据特征匹配，而不是图省事。

总结Conclusion

Spearman 相关分析怎么做，核心就是三步。
先判断变量类型和分布，再画散点图和做正态性检验，最后解读 rs 和 P 值。它特别适合等级资料、非正态连续变量，以及含异常值的数据。

如果你在临床研究、论文写作或 SPSS 分析中，总是纠结该选 Pearson 还是 Spearman，说明你需要一套更清晰的方法框架。解螺旋 的临床统计学习内容，正适合帮助医学生、医生和科研人员把统计方法选对、写对、用对。想系统提高研究设计和数据分析能力，可以进一步关注解螺旋品牌内容。