下一代高通量DNA测序技术的出现，为我们提供了海量的罕见变异遗传数据，如何从这些海量数据中界定出与人类复杂疾病有关的罕见变异成为当今的热点问题。近几年来，人们已经提出了一些检验罕见变异与复杂疾病关联性的方法，这些已有的方法大多数都是检验多个变异位点与一个表型变量的关联性。然而，一些复杂疾病尤其精神疾病和行为疾病，他们性状可以记录成不同的级别，如二分的、连续的、有序的。进一步来说，综合研究表明一次检验多个性状比检验一个性状功效要高。因此，本文基于广义Kendall’s τ方法提出了一个非参数关联分析方法，用来检验罕见变异与多变量表型间的相关性，性状值可以是二分的、连续的、有序的变量以及三者间的任意混合。我们引入一个新的核函数，用来度量不同个体间表型和基因型间的差异性，根据统计量构建关联检验统计量，并且得到了检验统计量的渐近分布。基于真实数据通过模拟研究，将我们的方法和其他方法进行比较，结果表明我们提出的方法检验多表型变量时是稳健的并且高功效，尤其对于有序多表型变量。