Рецензент спросил меня, можно ли сравнить корреляции Пирсона (r-значения), представленные в таблице, друг с другом, чтобы можно было утверждать, что одно "сильнее", чем другое (кроме простого взгляда на фактические r-значения) ,
Как бы вы пошли об этом? Я нашел этот метод
http://vassarstats.net/rdiff.html
но я не уверен, если это применимо.
correlation
pearson-r
method-comparison
пекорино
источник
источник
Ответы:
(Я предполагаю, что вы говорите о r , полученных из образца.)
Тест на этом веб-сайте применяется в том смысле, что он относится к r как к любому параметру, значение которого может различаться для двух групп населения. Чем r отличается от любого другого показателя, такого как среднее, которое вы очень уверены в сравнении, используя t -test? Ну, он отличается тем, что он ограничен -1,1, у него нет правильного распределения, поэтому вам нужно преобразовать его Фишеру перед выводом (и затем преобразовать обратно, если вы хотите, например, получить CI). Z баллы, полученные в результате теста, имеют правильную форму для вывода. Вот что делает тест, на который вы ссылаетесь.
Сравнительно безопасной ставкой было бы вычисление доверительных интервалов для ваших r и, возможно, CI для их разницы, и позволить читателю принять решение.
источник