Python SciPy中的spearmanr采用了什么显著性检验？

在scipy.stats.spearmanr中使用什么类型的显著性检验来产生它所吐出的p值？文档只是说它是一个双面p值，但是关于什么分布？是t分布吗？

根据

p值大致表示不相关系统产生数据集的概率，该数据集的斯皮尔曼相关性至少与从这些数据集计算的数据集的相关性一样极端。p值并不完全可靠，但对于大于500左右的数据集可能是合理的

当您查看时，您可以看到他们计算了一个t值：

% rs is rho
t = rs * np.sqrt((n-2) / ((rs+1.0)*(1.0-rs)))

然后计算p值，假设t分布具有两个自由度：

prob = distributions.t.sf(np.abs(t),n-2)*2

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这也被解释为计算统计显著性的一个选项。

No，rho是一种秩序相关性。文档中没有提到p值的概率分布。对不起，我没有深入讨论这个问题。我现在更新了答案！scipy是开源的好东西：）