斯皮尔曼等级顺序相关度（Spearman Rank Correlation）是一种常用的统计分析方法，用于检测两组数据之间的相关性。Python中可以使用scipy库来计算斯皮尔曼等级顺序相关度。
使用方法
需要导入scipy库：
import scipy.stats as stats
根据两组数据，计算斯皮尔曼等级顺序相关度：
# 两组数据 x = [1,2,3,4,5] y = [2,3,4,5,6] # 计算斯皮尔曼等级顺序相关度 corr, p_value = stats.spearmanr(x, y)
上面的代码中，corr表示的是两组数据之间的斯皮尔曼等级顺序相关度，p_value表示的是两组数据之间相关性的显著性水平。
斯皮尔曼等级顺序相关度的取值范围为-1到1，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示无相关性。如果corr的值大于0.5，则表示两组数据之间存在较强的正相关性；如果corr的值小于-0.5，则表示两组数据之间存在较强的负相关性；如果corr的值介于-0.5和0.5之间，则表示两组数据之间存在较弱的相关性。
如果p_value的值小于0.05，则表示两组数据之间的相关性是显著的；如果p_value的值大于0.05，则表示两组数据之间的相关性是不显著的。
使用scipy库可以很方便地计算斯皮尔曼等级顺序相关度，从而检测两组数据之间的相关性。