Primeiro passo
Para trabalhar r s {\i1}displaystyle r_{s}}
é preciso primeiro classificar cada pedaço de dados. Vamos utilizar o exemplo da introdução dos computadores e a sua velocidade.
Assim, o computador com o preço mais baixo seria de nível 1. O superior a esse seria 2. Depois, sobe até ficar todo classificado. Tem de se fazer isto a ambos os conjuntos de dados.
| PC | Preço ($) | R a n k 1 {\an8} Rank_{1}displaystyle Rank_{1}  | Velocidade (GHz) | R a n k 2 {\i1}a Rank_{\i1}displaystyle Rank_{\i}  |
| A | 200 | 1 | 1.80 | 2 |
| B | 275 | 2 | 1.60 | 1 |
| C | 300 | 3 | 2.20 | 4 |
| D | 350 | 4 | 2.10 | 3 |
| E | 600 | 5 | 4.00 | 5 |
Segundo passo
A seguir, temos de encontrar a diferença entre as duas fileiras. Depois, multiplica-se a diferença por si mesma, o que se chama quadratura. A diferença chama-se d {\i1}displaystyle d}
, e o número que se obtém quando se quadratura d {\i1}displaystyle d} chama-se d 2 {\i1}displaystyle d^{\i} 
.
| R a n k 1 {\an8} Rank_{1}displaystyle Rank_{1} | R a n k 2 {\i1}a Rank_{\i1}displaystyle Rank_{\i} | d {\i1}displaystyle d | d 2 d^{\i1}displaystyle d^{\i}} |
| 1 | 2 | -1 | 1 |
| 2 | 1 | 1 | 1 |
| 3 | 4 | -1 | 1 |
| 4 | 3 | 1 | 1 |
| 5 | 5 | 0 | 0 |
Terceiro passo
Contar a quantidade de dados que temos. Estes dados têm classificações de 1 a 5, por isso temos 5 dados. Este número é chamado de n {\displaystyle n}
.
Quarto passo
Finalmente, utilize tudo o que temos trabalhado até agora nesta fórmula: r s = 1 - 6 ∑ d 2 n ( n 2 - 1 ) {\i1}{\i1}{\i1}displaystyle r_{\i}=1-{\i1}cfrac ^{\i}{n(n^{\i}-1}}}}{n(n^{\i}-1}}} 
.
∑ d 2 ^sum d^{2}} 
significa que tomamos o total de todos os números que estavam na coluna d 2 ^2 ^sum d^{2}} . Isto deve-se ao facto de que ∑ {\i1}displaystyle {\i} 
significa total.
Assim, ∑ d 2 {\displaystyle d^{2}} é 1 + 1 + 1 + 1 {\displaystyle 1+1+1+1}
que é 4. A fórmula diz multiplicá-lo por 6, que é 24.
n ( n 2 - 1 ) {\\i1}estilo de exibição n(n^{2}-1)}
é 5 × ( 25 - 1 ) {\i1}estilo de exibição 5\i1 (25-1)} 
que é 120.
Assim, para descobrir r s {\i1}estilo r_s fazemos simplesmente 1 - 24 120 = 0,8 {\\i1}{\i120}=0,8}
.
Por conseguinte, o coeficiente de correlação de classificação do Spearman é de 0,8 para este conjunto de dados.
.
