斯皮尔曼相关系数是一种非参数统计方法，用于衡量两个变量之间的单调关系。当数据不符合正态分布或存在异常值时，它是一个很好的选择。😊 它通过将原始数据转换为秩次，再计算秩次之间的皮尔逊相关系数，从而评估变量间的联系强度。
假设检验则是用来判断样本数据是否支持某个特定假设的过程。在使用斯皮尔曼相关系数时，我们通常会提出零假设（H₀），即认为两变量间不存在显著的相关性。🤔 通过设定显著性水平（如α=0.05），我们可以比较计算出的相关系数与临界值，进而决定是否拒绝零假设。
第三段：例如，在研究学生考试成绩与课外活动时间的关系时，若发现斯皮尔曼相关系数为-0.6且p值<0.05，则可以得出结论：两者存在显著负相关，即花更多时间在课外活动上可能会影响学习成绩。📚💪 这种分析方法不仅有助于揭示潜在规律，还能为决策提供科学依据。✨