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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
3 w+ X8 |4 ?7 h, o. P- s* f
“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) ]
: Q" Y+ H I; b2 c8 _5 h7 N7 X
^; M, q) p; E2 X
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。
! ?+ f' m/ w0 ^
% A# z0 x1 [9 Y+ u" S ?
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?
, Z- G- e: P5 v
; M; y6 S2 U) _& p: `$ G9 Z$ k
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?
* d& f: {# [9 a9 Y _5 n8 `
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。」
' M# p1 S9 {% ~
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。
6 F- o7 e; t' t1 U/ D I: s
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。
& k/ W7 Y4 e) R& O2 G' s/ H& K
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 c) ?, N0 o/ `4 F* s; H8 [
5 @6 W, {7 @8 g0 ~; e7 {7 \) c8 D
7 `8 a9 T% x/ R+ q. I
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。
, f" \* c# b5 g# Y+ ~5 B4 v r
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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