タグ付けされた質問 「fisher-transform」

p値を使用して、有意性についてサンプル相関をテストしたいrrr H0:ρ=0,H1:ρ≠0.H0:ρ=0,H1:ρ≠0.H_0: \rho = 0, \; H_1: \rho \neq 0. 私はフィッシャーのz変換を使用してこれを計算できることを理解しました zobs=n−3−−−−−√2ln(1+r1−r)zobs=n−32ln⁡(1+r1−r)z_{obs}= \displaystyle\frac{\sqrt{n-3}}{2}\ln\left(\displaystyle\frac{1+r}{1-r}\right) そしてp値を見つける p=2P(Z>zobs)p=2P(Z>zobs)p = 2P\left(Z>z_{obs}\right) 標準正規分布を使用します。 私の質問は、これが適切な変換であるためには、がどれくらい大きい必要があるかということです。もちろん、nは私の教科書は何の制限に言及していない3よりも大きくする必要がありますが、のスライド29にこのプレゼンテーションには、その言うnは私のようなものがあります、私は考慮されるデータについては10より大きくなければならない5 ≤ nと≤ 10。nnnnnnnnn5≤n≤105≤n≤105 \leq n \leq 10

13 correlation  sample-size  fisher-transform 

免責事項：この質問が別の質問と非常に類似していると思われる場合は、統合してよかったと思います。しかし、他に満足のいく答えが見つからなかったため（コメントや賛成投票の「評判」はまだありません）、自分で新しい質問をするのが最善だと思いました。 私の質問はこれです。12人の被験者それぞれについて、独立変数Xの6つのレベル間の相関係数（スピアマンのrho）と、従属変数Yの対応する観測値を計算しました（注：Xのレベルは被験者間で等しくありません）。帰無仮説は、一般的な母集団では、この相関はゼロに等しいということです。この仮説を2つの方法でテストしました。 私の12人の被験者から得られた相関係数に1標本t検定を使用します。 XのレベルとYの観測値を中央に配置し、参加者ごとに、mean（X）= 0とmean（Y）= 0を設定して、集計データ（Xの72レベルとYの観測値72）の相関を計算します。 。 ここで、相関係数の操作について（ここや他の場所で）読むことから、最初のアプローチが有効かどうか疑い始めました。特に、平均的な相関係数のt検定として（見かけ上）提示された次の方程式がいくつかの場所でポップアップするのを見ました。 t=rSEr=n−2−−−−−√1−r2−−−−−√t=rSEr=n−21−r2t = \frac{r}{SE_{r}} = \frac{\sqrt{n-2}}{\sqrt{1-r^{2}}} ここで、は平均の相関係数（最初に被験者ごとの係数でフィッシャーの変換を使用してこれを取得したと仮定します）であり、nは観測数です。直観的には、被験者間変動の測定値が含まれていないため、これは私には間違っているようです。つまり、3つの相関係数がある場合、[0.1、0.5、0.9]、[0.45 0.5 0.55]、または同じ平均値（およびn = 3）の値の範囲にかかわらず、同じt統計が得られます。rrrnnnn=3n=3n=3 したがって、上の式は実際には相関係数の平均の有意性をテストするときではなく、2つの変数の観測に基づいて単一の相関係数の有意性をテストするときに当てはまるのではないかと思います。nnn ここの誰かがこの直感を確認したり、なぜそれが間違っているのか説明したりできますか？また、この式が私のケースに当てはまらない場合、誰かが正しいアプローチを知っていますか？または、私のテスト番号2はすでに有効ですか？どんな助けでも大歓迎です（私が見逃したまたは誤解している可能性がある以前の回答へのポインタを含みます）。

11 correlation  statistical-significance  fisher-transform