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标题:
Fisher’s transformation ?
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作者:
alaray
时间:
2012-10-8 23:55
标题:
Fisher’s transformation ?
罗老师您好，我在一个数据处理中看到
: R& {/ `, H: A& E
“Using Fisher’s transformation of r to z and z to r”不知道是怎么操作的，有具体的公式吗，冒昧请教，非常感谢！
作者:
Kenneth
时间:
2012-10-10 15:52
z = 0.5 * ln [ (1+r)/(1-r) ]
' Z5 X. v! X! m; V% L3 B5 e( s+ m0 j
$ g/ W( \ d/ Z
转换后的分布大致上是正态分布的。而且它的标准差再不受总体的相关系数的大小影响，而变成是样本数的一个简单函数 1/sqrt(N-3) , N 是样本的大小。
9 e1 a' M, n0 _+ W7 u
6 C" I9 `7 z, T! K! \
详细情形可以看
http://en.wikipedia.org/wiki/Fisher_transformation
作者:
alaray
时间:
2012-10-19 20:36
罗老师您好，我看了您给的网址，还是不太明白什么意思，想再向您请教一下，r指的是两个指标之间的相关系数吗？
4 v+ ~/ x( d9 _( i6 Z, r! M8 t/ K7 \
' G2 l8 h4 y) m/ ?1 D
进行这个转换是为了什么？数据标准化吗？r to z and z to r，转化成z又转换回去是为了什么？
作者:
Kenneth
时间:
2012-10-20 21:29
alaray，你连 r 是什么都不知道，为什么要做 Fisher-Z 转换呢？
8 D w7 g9 Y2 m Y j3 m
我上次已经讲了：「转换后的分布大致上是正态分布的。而且它的标准差再不受总体的相关系数的大小影响，而变成是样本数的一个简单函数 1/sqrt(N-3) , N 是样本的大小。」
$ ^0 i& j) c. l0 c, O
不做转换的话，相关系数的抽样分布是偏差的，不是正态的，而且相关系数越大，抽样分布的标准误就越大。这在验证 Ho: 总体相关系数=0 时，是非常不妙的一个事实。所以，要把相关转成 Fisher Z. 之后验证总体相关是否零就简单得多了。
0 r0 v+ m5 A" T6 L; H$ s8 {' s# y
但是如果你要画出 confidence interval (比如正负一个标准差的估计)，就要把计算出来的 Fisher Z + - SD ，再转成简单的 相关系数 r 了。
7 G* u5 |& A+ D0 o( C, J# _4 I
作者:
alaray
时间:
2012-10-26 00:23
本帖最后由 alaray 于 2012-11-9 10:36 编辑
' @6 D4 n. M2 f# c* h8 v
5 Y' Y& B3 b( S% C) V2 i
R( v2 {) f" N1 C4 s( j; g
罗老师您好，我是想把数据仿照附件中的论文方法处理，我对于统计确实不是很明白。
p3 ~2 p; {$ |6 A4 U: _3 E
作者:
alaray
时间:
2012-11-27 12:14
罗老师您好，还想向您请教。我想把B指标和A指标做相关，想把B指标Fisher’s transformation 具体要怎么操作，要先算出B和A指标的相关系数r，然后根据r，用公式z = 0.5 * ln [ (1+r)/(1-r) ]算出这是z是不是相当于一个标化的r值？ 这应该是r to z吧？z怎么再to r呀？
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