是衡量两个变量的依赖性的非参数指标。 它利用单调方程评价两个统计变量的相关性。 如果数据中没有重复值， 并且当两个变量完全单调相关时，斯皮尔曼相关系数则为+1或−1。
如果当X增加时，Y趋向于增加，斯皮尔曼相关系数则为正。如果当X增加时，Y趋向于减少，斯皮尔曼相关系数则为负。
度量一对观测数据的统计依赖性还有其他的几种度量指标:在相关性和依赖性中有谈及。其中最常用的是皮尔逊积矩相关系数。
斯皮尔曼相关也可称为"级别相关";也就是说，被观测数据的"等级"被替换成"级别"。在连续的分布中，被观测数据的级别，通常总是小于等级的一半。
然而，在这个案例中，级别和等级相关系数是一致的。更一般的，被观测数据的"级别"与估计的总体样本的比值小于给定的值，即被观测值的一半。也就是说，它是相应的等级系数的一种可能的解决方案。虽然不常用，"级别相关"还是仍然有被使用。
