计算机可以通过以下步骤计算秩相关系数：
数据准备
将数量标志和品质标志的具体表现按等级次序编号。
计算等级差
按顺序求出两个标志的每对等级编号的差。
计算秩相关系数
使用秩相关系数的公式进行计算。秩相关系数（记为 $r_s$）的计算公式为：
\[ r_s = 1 - \frac{6 \sum d_i^2}{n（n^2 - 1）} \]
其中，\（ d_i \） 是每对样本的等级之差，即变量 $X$ 与 $Y$ 的差值，\（ n \） 是样本容量。
假设检验
如果需要，可以对秩相关系数进行假设检验，以确定两个变量之间是否存在显著的相关性。
示例计算
假设有两组数据 $X$ 和 $Y$，其等级编号分别为：
\[ X = \{1, 2, 3, 4, 5\} \]
\[ Y = \{5, 4, 3, 2, 1\} \]
计算步骤如下：
等级编号
\（ X \） 的等级编号为：1, 2, 3, 4, 5
\（ Y \） 的等级编号为：5, 4, 3, 2, 1
计算等级差
\（ d_i = X_i - Y_i \）
\（ d_1 = 1 - 5 = -4 \）
\（ d_2 = 2 - 4 = -2 \）
\（ d_3 = 3 - 3 = 0 \）
\（ d_4 = 4 - 2 = 2 \）
\（ d_5 = 5 - 1 = 4 \）
计算秩相关系数
\（ \sum d_i^2 = （-4）^2 + （-2）^2 + 0^2 + 2^2 + 4^2 = 16 + 4 + 0 + 4 + 16 = 40 \）
\（ n = 5 \）
\（ r_s = 1 - \frac{6 \times 40}{5 \times （5^2 - 1）} = 1 - \frac{240}{100} = 1 - 2.4 = -1.4 \）
因此，秩相关系数 \（ r_s = -1.4 \），表示 \（ X \） 和 \（ Y \） 之间存在显著的负相关关系。
建议
确保数据已经按等级次序编号，并且没有重复值。
如果数据中有重复值，需要取平均秩次。
使用统计软件或编程语言（如Python、R）进行计算可以更加准确和高效。