Pearson과 Spearman 모두 P 값으로 Fisher z 변환에서 P 값을 계산할 수 없습니까?현재 JMP에서는 Pearson도 Spearman 심지어 P 값은 ( z 변환 필요 없음) t 분포 근사의 값입니다. 그러나 Fisher z 변환에서 P 값 산출을 간절히 열망한다. 특히 최근 생물계의 투고 논문에서는 상관 계수 Pearson도 Spearman도 잘 보인다. 이 경우, Fisher z 변환으로부터의 P값 산출이 압도적으로 많다. 잘 부탁드립니다. 또한 신뢰 구간 구성도 가능한 한 Fisher z 변환에 의한 95% 신뢰 구간 구성을 원하는 것이다. (덧붙여 본건에 관하여 정확법까지는 불필요하다)
통계 및 분석Re : Pearson과 Spearman 모두 P 값으로 Fisher z 변환에서 P 값을 계산할 수 없습니까?요청을 보내 주셔서 감사합니다.
또한 그룹 내에서의 교환에 시간이 걸리고 답장이 지연되어 죄송합니다.
SAS Institute Japan 주식회사 JMP 재팬 사업부에서 테스터를 하고 있습니다 오노라고 합니다.
Pearson과 Spearman의 상관 계수에 대한 p-값에서 Fisher의 Z변환 근사 방법도 옵션으로 추가해 주었으면 한다는 요청을 받았습니다.
현재의 " 다변량 상관 " 플랫폼에서 Pearson과 Spearman의 상관 계수에 대한 p-값은 Student의 t-분포로부터 계산됩니다.
Pearson의 상관 계수에 대해이 Student의 t 분포를 기반으로 한 p- 값은 다음과 같은 조건 하에서 정확한 p- 값입니다.
- 각 관측 벡터의 분포는 다변량 정규 분포로부터의 독립 동일 분포이다.
- 결측치가 없다.
- 귀무 가설은 H0 : ρij = 0이다 (여기서 ρij는 제 i 변수와 제 j 변수 사이의 Pearson의 모상 관계 수)
JMP의 현재 " 다변량 상관 "플랫폼에서 Pearson의 상관 계수에 대한 신뢰 구간은 Fisher의 Z 변환 근사 (바이어스 항을 포함하지 않는 것)에서 계산됩니다. 따라서 신뢰 구간이있는 상수 c (-1.0 <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）。
표본 크기가 어느 정도, 큰 경우, 귀무 가설 「H0: ρij = 0」에 대한 검정으로서, Student의 t분포에 근거하는 검정도, Fisher의 Z변환에 근거 하는 검정도 비슷한 결과가 됩니다. "플랫폼에서는 검정과 신뢰 구간이 서로 다른 결과를 초래할 수 있습니다 (통계 검정에서는 "H0 : ρij = 0'이 기각되는데도 신뢰구간이 0을 포함할 수도 있다. 혹은 그 반대의 관계가 될 수도 있다. 아래에서 정확한 방법이며 계산도 간단합니다. 한편, "정확"한 신뢰 구간은 계산이 약간 어렵습니다.
현재의 " 다변량 상관 " 플랫폼에서는 Spearman의 상관 계수에 대한 신뢰 구간이 계산되지 않습니다.
「정확」한 검정이나 신뢰 구간에 대해서는, 우리가 아는 한, 2개의 방법이 있습니다.1개는, Pearson의 상관관계수에 대해, 다변량 정규 분포를 전제로 해서 계산되는 신뢰 구간입니다. , ρij에 대한 정확한 신뢰 구간은 그다지 보급되어 있지 않다고 생각됩니다. ρij=0'일 때, Student의 t 분포에 기초한 (다변량 정규 분포일 때) 정확한 방법은 Pearson의 상관 계수에 대해서만 제공된다.
정리하면, 현재의 JMP에서는 다음과 같은 만들기가 되어 있습니다.
- Pearson과 Spearman의 상관 계수에 대한 p-값은 Student의 t 분포를 기반으로 계산됩니다.
- Pearson의 상관 계수에 대한 신뢰 구간은 Fisher의 Z 변환(바이어스 항 없음)에 의한 근사로 계산됩니다.
- Spearman의 상관 계수에 대한 신뢰 구간은 계산되지 않습니다.
현재 JMP에서 Fisher의 Z 변환 근사에서 p 값을 계산하려면 JMP 스크립팅 언어 (JSL; JMP Scripting Language)에서 프로그래밍을 할 필요가 있습니다. 코드는 다음과 같습니다. Fisher의 Z변환 계산에 관심이 있는 경우에는 답장해 주세요.
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);
장문, 무례했습니다.
요청을 보내 주신 것을, 거듭 감사드립니다.
상기의 회신에서 불충분·불명한 점등 있으면, 수고스럽지만 회신해 주십시오.
Re : Pearson과 Spearman 모두 P 값으로 Fisher z 변환에서 P 값을 계산할 수 없습니까?오노님
연락 주셔서 감사합니다.
서두르지 않기 때문에 오히려 정중하게 답변 해 주셔서 감사합니다.
따라서 다음과 같습니다.
(1) Spearman의 상관 계수에 대한 Fisher Z 변환에 의한 바이어스 보정이 있는 95% 신뢰 구간 구성은 포기합니다.
(2) Pearson과 Spearman의 상관 계수에 대한 p 값에 관해서는, 「Fisher Z 변환」, 「Student의 t 분포(현 탑재되어 있다)」, 「정확법」 중, 역시, 「Fisher Z 변환」에 의한 P값을 논문에 기재하고 싶기 때문에,
Pearson과 Spearman의 상관 계수에 대한 p- 값의 경우,
1) Fisher의 Z 변환 계산에 관심이 있으며 코드에 대해 해설 희망
2) Fisher의 Z변환 계산에 관심이 있고 더욱 다재다능한 코드 해설 희망
됩니다.
위의 (2)에서 「정확법」은 포기합니다.
배경은, 20-30례의 임상 화상 해석으로 이용하고 싶기 때문에, 소수례 20-30례이기 때문입니다.
저는 현재 JMP15.2 (win10의 64bit 버전)를 사용하고 있습니다.
계속해서 잘 부탁드립니다.
