順序変数と連続変数の間の相関を正しく評価する方法は？

以下の間の相関関係を推定したいと思います。

順序変数：被験者は、6種類の果物に対する好みを1〜5のスケール（非常に不快なものから非常においしいものまで）で評価するよう求められます。平均して、被験者はスケールの3ポイントのみを使用します。

連続変数：同じ被験者にこれらの果物をすばやく特定するように依頼します。これにより、6つの果物の平均精度が得られます。

Spearman rhoはこれらのデータを分析するための最良の方法であるか、および/または私が検討できる他の良い方法はありますか？

ランクに基づくスピアマンを使用できます。したがって、序数データには問題ありません。その後、6つの結果が得られます。

別のアプローチを取りたい場合は、主題を繰り返しながら、複雑になってマルチレベルモデルを見ることができます。「精度」は「好み」に依存するように思えます。そのため、混合モデルはそれを見て、データの非独立性を説明できます。ただし、前述のとおり、これは実装するのがはるかに複雑なモデルです。