Spearman秩相关检验是一种无参数检验方法，它的主要优点在于不依赖于变量的分布特性，用于度量变量间非线性关系的强度。它在处理没有重复数据且变量间可能存在单调关系的情况下特别适用，当变量间的关系是严格单调时，Spearman秩相关系数为+1或-1，这与Pearson线性相关系数的+1或-1区分明显，后者的正相关性仅限于线性关系。

例如，研究GMAT分数（X）与MBA项目平均成绩（Y，GPA）之间的关系时，尽管Pearson r的值为0.6630，但Spearman r为0.59，表明GMAT和GPA之间的线性关联可能不如秩关联强。假设研究目标是检验GPA和GMAT成绩是否独立（H0），则在Spearman秩相关检验中，我们计算检验统计量，查阅临界值（如n=12时，0.95分位数为0.4965），如果统计量大于临界值，就拒绝原假设，认为高GPA通常对应高GMAT分数。

在R语言中，可以计算Spearman秩相关系数rs，如rs=0.5900188，当p值小于显著性水平（如0.05），我们拒绝零假设，认为x与y存在中度相关。例如，研究服务与销售额的关系时，尽管Pearson r为-0.98，但Spearman秩相关检验的rs=-0.965035和极小的p-value=1.94e-07进一步证实了二者间的显著负相关性，且这种非线性关系比线性关系更强烈。