दो पियर्सन सहसंबंधों की ताकत की तुलना कैसे करें?

Question

यदि एक तालिका में प्रस्तुत पियर्सन सहसंबंध (r-मान) की तुलना एक दूसरे से की जा सकती है, तो मुझे एक समीक्षक द्वारा पूछा जा सकता है ताकि कोई यह दावा कर सके कि एक दूसरे की तुलना में "मजबूत" है (वास्तविक आर-मूल्यों को छोड़कर) ।

आप इस बारे में कैसे जाएंगे? मुझे यह विधि मिल गई है

http://vassarstats.net/rdiff.html

लेकिन यह अनिश्चित है अगर यह लागू होता है।

Comments

आपके दो सहसंबंधों की गणना टिप्पणियों के एक ही नमूने से की जाती है?

— दिमित्री वी। मास्टरोव

अंतर के लिए एक आत्मविश्वास अंतराल की तरह कुछ काम कर सकता है। आप कुछ वितरण धारणा, या स्पर्शोन्मुख सामान्य सन्निकटन के तहत सिमुलेशन का उपयोग कर सकते हैं। बड़े नमूनों में, आप बूटस्ट्रैपिंग का उपयोग कर सकते हैं।

— Glen_b -Reinstate Monica

AFAIK राशियों के काम पर CI के लिए z स्कोर और बैक-ट्रांसफॉर्मिंग z से CI की व्युत्पत्ति करता है। यहां तक ​​कि बूटस्ट्रैप CI के लिए, उन्हें पहले बदलना उचित होगा।

— जोना

Answer 1

(मुझे लगता है कि आप नमूने से प्राप्त r के बारे में बात कर रहे हैं ।)

उस वेबसाइट पर परीक्षण इस अर्थ में लागू होता है कि यह आर को किसी भी पैरामीटर की तरह मानता है जिसका मूल्य दो आबादी के बीच भिन्न हो सकता है। R किसी भी अन्य उपाय से भिन्न कैसे है , जैसे कि माध्य, जो आप तुलना में बहुत आश्वस्त हैं, t -est का उपयोग करके ? ठीक है, यह अलग है कि यह -1,1 के बीच में है, इसका उचित वितरण नहीं है, इसलिए आपको फिशर को निष्कर्ष निकालने से पहले इसे बदलना होगा (और बाद में इसे बदलना होगा, यदि आप एक सीआई प्राप्त करना चाहते हैं)। परीक्षण के परिणामस्वरूप होने वाले z स्कोर में प्रवेश करने के लिए उचित रूप है। यही कारण है कि आप जिस परीक्षा को लिंक कर रहे हैं, वह कर रही है।

तो आप जो लिंक करते हैं, वह यह बताने की प्रक्रिया है कि क्या हो सकता है अगर आप जनसंख्या की संपूर्णता के लिए आर प्राप्त कर सकते हैं, जिसमें से आप नमूना ले रहे हैं - क्या एक समूह के लिए आर दूसरे की तुलना में अधिक होगा, या होगा वे ठीक वैसा ही हो? चलिए इसे बाद की परिकल्पना H । यदि परीक्षण कम p मान लौटाता है , तो इसका अर्थ है कि आपके नमूने के आधार पर, आपको इस परिकल्पना पर थोड़ा विश्वास होना चाहिए कि दो r के बीच के अंतर का सही मान ठीक 0 होगा (जैसा कि ऐसा डेटा शायद ही कभी होगा r में अंतर ठीक 0 था)। यदि नहीं, तो आपके पास विश्वास के साथ अस्वीकार करने के लिए डेटा नहीं है, ठीक-ठीक बराबर की यह परिकल्पना$_0$r , या तो क्योंकि यह सच है और / या क्योंकि आपका नमूना अपर्याप्त है। ध्यान दें कि मैं साधनों में अंतर ( t -est का उपयोग करके ), या किसी अन्य उपाय के बारे में एक ही कहानी कर सकता था ।

एक पूरी तरह से अलग सवाल है कि क्या दोनों के बीच का अंतर सार्थक होगा । अफसोस की बात है कि इसका कोई सीधा-सीधा जवाब नहीं है, और कोई सांख्यिकीय परीक्षण आपको इसका जवाब नहीं दे सकता है। हो सकता है कि वास्तविक मान (जनसंख्या मान, जो आप नहीं देख रहे हैं) r का .5 एक में है, और दूसरे समूह में .47 है। इस मामले में, उनकी तुल्यता की सांख्यिकीय परिकल्पना (हमारे एच$_0$) झूठा होगा। लेकिन क्या यह एक सार्थक अंतर है? यह निर्भर करता है - 3% अधिक स्पष्ट रूप से सार्थक, या अर्थहीन के आदेश पर कुछ है? कोहेन ने r (और संभवतः, r 's के बीच के अंतर ) की व्याख्या करने के लिए मोटे तौर पर दिशा-निर्देश दिए हैं , लेकिन केवल इस सलाह के तहत किया कि ये एक शुरुआती बिंदु के अलावा और कुछ नहीं हैं। और आप सटीक अंतर भी नहीं जानते हैं, भले ही आप कुछ अनुमान लगाते हों, उदाहरण के लिए दो विवादों के बीच अंतर के लिए सीआई की गणना करके। सबसे अधिक संभावना है, संभावित अंतर की एक सीमा आपके डेटा के साथ संगत होगी।

एक अपेक्षाकृत सुरक्षित शर्त अपने लिए कंप्यूटिंग जाएगा विश्वास के अंतराल आर के और संभवतः उनके अंतर के लिए सीआई, और दे पाठक निर्णय लेते हैं।

Comments

मुझे नहीं पता कि आप एक शिक्षक हैं, लेकिन आपको होना चाहिए। यह आपके महान विवरण के लिए धन्यवाद के बुनियादी ज्ञान वाले किसी व्यक्ति के लिए भी समझना आसान है।

— हवाई