是否可以透過 Fisher z 轉換計算 Pearson 和 Spearman P 值的 P 值？目前，Pearson 在 JMP 還斯皮爾曼莫索諾磷值為，( z （無需轉換） t這是分佈近似值。但從 Fisher z 變換磷我急於計算價值。特別是，在最近提交的生物科學論文中，皮爾森相關係數斯皮爾曼也常出現。在這種情況下，P 值絕大多數是根據 Fisher z 變換計算得出的。我想請求你的幫助。此外，希望盡可能使用 Fisher z 變換建立 95% 置信區間。 （請注意，在這種情況下不需要《準確性法》）
基礎資料分析與建模回覆：您不能根據 Pearson 和 Spearman 的 Fisher z 轉換計算 P 值嗎？非常感謝您的請求。
另外，由於我們小組內部的溝通需要一些時間，我對回覆的遲緩表示歉意。
我叫小野，在 SAS Institute Japan 的 JMP 日本分會擔任測試員。
我們收到了一項請求，希望添加一個選項，用於近似皮爾森和斯皮爾曼相關係數的p值的Fisher Z變換。我們已將其添加到願望清單中，並將進一步考慮。
在目前的多元相關平台中，皮爾森和斯皮爾曼相關係數的 p 值是根據學生 t 分佈計算出來的。
對於皮爾遜相關係數，基於學生 t 分佈的 p 值在以下條件下是精確的 p 值：
- 每個觀測向量的分佈都是與多元常態分佈獨立且相同的分佈。
- 沒有缺失值。
- 零假設是 H0：ρij = 0（其中 ρij 是第 i 個和第 j 個變數之間的皮爾遜總體相關係數）。
在目前的 JMP多重相關分析平台中，皮爾森相關係數的置信區間是透過 Fisher Z 變換近似值（不包含偏差項）計算得出的。因此，信賴區間是基於常數 c (-1.0) 計算的。 <1.0）を含まないのであれば、帰無仮説「h0: ρij="c」が棄却されることを意味します（デフォルトの信頼係数は95%、つまり、有意水準5%となっています）。
如果樣本量相對較大，基於學生 t 分佈的檢定和基於 Fisher Z 變換的檢定對於零假設「H0: ρij = 0」會給出相似的結果。然而，尤其是在樣本量較小的情況下，兩者的結果會有所不同。因此，在目前的“多重相關”平台中，檢定和置信區間可能會給出不一致的結果（統計檢定可能拒絕“H0: ρij = 0”，但信賴區間可能包含 0，反之亦然）。這可能會讓使用者感到有些困惑。然而，上述基於學生 t 分佈的方法在上述條件下是準確的，並且易於計算。另一方面，「精確」的置信區間計算起來有些困難。因此，我們認為使用學生 t 分佈作為 p 值，並使用 Fisher Z 變換近似作為信賴區間是合理的。
目前的多路相關平台不計算 Spearman 相關係數的置信區間。
據我們所知，有兩種「精確」檢定和信賴區間方法。一種是皮爾遜相關係數的置信區間，該方法假設多元常態分佈。當ρij ≠ 0時，此方法需要進行數值積分。由於計算的複雜性，ρij ≠ 0的精確檢定和ρij的精確信賴區間似乎並未廣泛應用。另一種精確檢定是基於置換檢定。置換檢驗是一種有條件的「精確」方法。當ρij ≠ 0時，很難知道如何執行置換。 JMP中沒有實作這兩種精確方法。皮爾遜相關係數提供的唯一精確方法是當「H0: ρij = 0」時，學生t分佈（當分佈為多元常態分佈時）。
綜上所述，JMP目前的架構如下：
- 皮爾森和斯皮爾曼相關係數的 p 值是根據學生 t 分佈計算的。
- 皮爾遜相關係數的置信區間是使用 Fisher Z 變換的近似值（不含偏差項）計算的。
- Minitab 不會計算 Spearman 相關係數的信心區間。
如果您想在目前 JMP 版本中根據 Fisher Z 變換近似計算 p 值，則需要使用 JMP 腳本語言 (JSL) 進行程式設計。代碼如下（以下代碼是不含偏差項的 Fisher Z 變換）。如果您有興趣使用以下程式碼計算 Fisher Z 變換，請回覆。我們將解釋該代碼。此外，以下內容旨在以易於理解的方式呈現計算方法，但也可以將其編寫成更通用的程式碼。
r = 0.4;
n = 15;
z = 0.5 * Log((1+r)/(1-r));
up_z = z + Normal Quantile(0.975)*Sqrt(1/(n-3));
low_z = z - Normal Quantile(0.975)*Sqrt(1/(n-3));
Show((Exp(2*low_z)-1)/(Exp(2*low_z)+1));
Show((Exp(2*up_z)-1)/(Exp(2*up_z)+1));
p_z = 2*Normal Distribution(-Abs(z*Sqrt(n-3)));
Show(p_z);
t = r * Sqrt((n-2)/(1-r^2));
p_t = 2 * T Distribution(-Abs(t), n - 2);
Show(p_t);
抱歉，貼文太長了。
再次感謝您的請求。
如果您對以上回覆有任何疑問或疑慮，請隨時回覆。
回覆：您不能根據 Pearson 和 Spearman 的 Fisher z 轉換計算 P 值嗎？小野先生
感謝您與我們聯繫。
我並不著急，所以感謝您的及時回覆。
在這方面，適用以下內容。
（1）我們將放棄使用 Fisher Z 轉換為 Spearman 相關係數建立偏差校正的 95% 信賴區間。
（2）關於皮爾森和斯皮爾曼相關係數的 p 值，在可用的三種方法（Fisher Z 變換、學生 t 分佈（目前可用）和精確方法）中，我想在我的論文中使用 Fisher Z 變換 p 值。
關於皮爾森和斯皮爾曼相關係數的p值，
1) 我對計算 Fisher 的 Z 變換很感興趣，並希望得到程式碼的解釋。
2) 我對計算 Fisher 的 Z 變換很感興趣，並希望獲得更通用的程式碼解釋。
這將是。
對於上面的(2) ，我們放棄了「精確方法」。
背景是我們要用來做20-30例的臨床影像分析，所以病例數比較少，20-30例。
我目前正在使用JMP15.2（適用於Win10的64位元版本）。
感謝您一直以來的支持。
