스피어 맨 상관 계수의 차이에 대한 유의성 검정

(빠른 답변을 많이 주셔서 감사합니다! 질문을 잘 못해서 다시 시도하겠습니다.)

두 Spearman의 상관 관계의 차이가 통계적으로 유의한지 여부를 확인하는 방법을 모르겠습니다. 그것을 찾는 방법을 알고 싶습니다.

내가 알고 싶었던 이유는 Gabrilovich와 Markovitch의 위키 백과 기반의 자연 언어 처리 의미 론적 해석 ( Journal of Artificial Intelligence Research 34 (2009) 443-498) 때문이다.

표 2 (p. 457)에서 저자는 자신의 방법 (ESA-Wikipedia)이 다른 방법보다 더 높고 통계적으로 유의 한 Spearman의 상관 관계를 달성하고 있음을 보여주었습니다. 어떤 문제에 대한 방법.

나는 그들이 통계적 유의성을 어떻게 계산했는지 알지 못하며 알고 싶습니다. 이 논문의 저자는 Spearman의 순위 상관 관계가 Pearson의 상관 관계로 취급되었다고 진술했습니다. 그것이 올바른 방법인지 확실하지 않습니다. 나는 두 개의 Spearman의 상관 관계가 있으며 그 차이가 통계적으로 유의한지 여부를 알고 싶습니다.

http://faculty.vassar.edu/lowry/rdiff.html 과 같은 웹 사이트 는 두 Pearson의 상관 관계의 차이를 얻기위한 온라인 계산기를 제공 한다는 것을 알고 있습니다 . 두 Spearman의 상관 관계의 차이점에 대한 유사한 온라인 계산기를 찾을 수 없습니다.

Peter Flom이 제공하는 링크의 솔루션

참고 :이 절차는 0.6 미만의 Spearman 상관 관계 만 지원합니다.

하자 = 피셔 세트의 관측 된 상관의 변환 , = 피셔 세트의 관측 된 상관의 변환 . $z_A$ $A$ $z_B$ $B$
들어 ,하자 , 피셔 세트의 변환된다 의 한 왼손 삭제 , 재 순위 화 및 재 계산을 통해 얻은 상관 관계 분석. (각 는 쌍을 기반으로합니다 . 각 삭제는 일시적이며 해당 i에 대해서만 영구적이지 않습니다.) set 대해 반복하십시오 . $i = 1,\dots,n$ $y_{A_i} = nz_A- (n - 1)z_{A'i}$ $z_{A'i}$ $A$ $(x_i,y_i)$ $z_{A'i}$ $n-1$ $B$
$\bar y_A = \sum y_{A_i}/n$ 은 Fisher 변환입니다. 세트 대해 반복하십시오 . $B$
$v_{\bar y_A} = \sum (y_{A_i}-\bar y_A)^2 /(n(n-1))$ 은 의 분산입니다 . 세트 대해 반복하십시오 . $\bar y_A$ $B$
이 분산 (Welch-Satterthwaite) 을 사용하여 두 개의 jackknifed 추정값을 비교하십시오. $t$

t = \frac{{\bar{y}}_{A} - {\bar{y}}_{B}}{\sqrt{v_{{\bar{y}}_{A}} + v_{{\bar{y}}_{B}}}}, df = \frac{(v_{{\bar{y}}_{A}} + v_{{\bar{y}}_{B}})^{2}}{\frac{v_{{\bar{y}}_{A}}^{2}}{n_{A} - 1} + \frac{v_{{\bar{y}}_{B}}^{2}}{n_{B} - 1}}

$t = \frac{\bar y_A - \bar y_B}{\sqrt{v_{\bar y_A} + v_{\bar y_B}}},\quad \text{df}=\frac{(v_{\bar y_A} + v_{\bar y_B})^2}{\frac{v_{\bar y_A}^2}{n_A-1}+\frac{v_{\bar y_B}^2}{n_B-1}}$ 여기서 및 는 각각 세트 및 의 샘플 수입니다 .

n_{A}

$n_A$

n_{B}

$n_B$

A

$A$

B

$B$

처음 편집하기 전에

휴먼 등급 순위 (HUMAN-RANKING), 현재 사용되는 인기있는 방법 (PRESENT-RANKING)에 의해 생성 된 순위 세트 및 최종적으로 내 목적의 방법 (MY-RANKING)에 의해 생성 된 순위 세트를 얻었습니다. .

HUMAN-RANKING과 PRESENT-RANKING 간의 Spearman의 상관 관계를 계산했습니다. HUMAN-PRESENT-SPEARMAN이라고하겠습니다.

그런 다음 HUMAN-RANKING과 MY-RANKING 간의 Spearman의 상관 관계를 찾았습니다. HUMAN-MY-SPEARMAN이라고 부르겠습니다.

HUMAN-MY-SPEARMAN과 HUMAN-PRESENT-SPEARMAN의 차이가 통계적으로 유의한지 어떻게 알 수 있습니까?

hypothesis-testing statistical-significance spearman-rho

— 패트릭 찬
소스

패트릭을 환영합니다. 나는 같은 문제로 어려움을 겪고 있지만 Pearson r. 당신이 내 항목을 확인하면, 당신은 당신이 할 수있는 느낌을 얻을 것이다.

— Adhesh Josh

통계적 용어로이 질문을 작성하는 데 어려움이있을 수 있지만, 정확히 무엇에 관심이 있는지 알고 있다면 유용 할 것입니다. 상관 관계의 친밀 성 (점수가 서로 얼마나 밀접하게 예측되는지) 또는 관계의 존재에 관심이 있습니까? 기회보다 더. 등급이 매겨진 데이터가있는 것으로 보이면 시간에 반복하여 클래스 내 상관 계수를 읽는 것이 유용 할 수 있습니다. 나는 그 권리가 있기를 바랍니다. 질문은 완전히 명확하지 않습니다.

— Rosser

감사합니다 Adhesh and rosser. 내 질문에 대한 잘못된 설명으로 유감입니다. 나는 그것을 다시 썼다. 이해하기 쉬운 질문이 되길 바랍니다.

— Patrick Chan

안녕하세요! 나는 현재 같은 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 우연히 제안을 구현하는 코드가 준비되어 있습니까? 또한 왜 0.6 미만의 상관 관계 값에 대해서만 작동합니까?

— fsociety

인용 한 논문은 다음과 같은 용어로 방법을 설명합니다.

[...] 우리는 Fisher의 z- 변환 (Press, Teukolsky, Veterling, & Flannery, Numerical) 을 사용하여 ESA-Wikipedia (2006 년 3 월 26 일) 버전의 성능과 다른 알고리즘의 성능 차이의 통계적 유의성을 보여줍니다. C의 레시피 : 과학 컴퓨팅의 기술 : Cambridge University Press, 1997, Section 14.5).

자세한 내용 은 참조를 따르거나 Spearman 계수 의 Wikipedia 페이지 를 참조하십시오.

— 기예르모 G.
소스

기예르모 감사합니다. 나는 그들이 Spearman 's rank correlation을 Pearson 's correlation으로 취급하고 두 Pearson 's correlations의 차이를 계산했다고 의심했다. 그러나 그것은 올바른 방법이 아니라고 생각하므로 여기에 게시물을 작성하고 있습니다.

— Patrick Chan

OP가 뒤에 오는 것이기 때문에 작동중인 구현 (바람직하게는 온라인)에 대해 알고 있습니까?

— chl