Correlation Coefficients Measured on the Same Individuals
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同一批个体上测得的相关系数
- 研究问题
- 两个相关系数来自同一样本而相互依赖时，如何检验对应总体相关系数相等，并考察这种依赖对功效的影响？
- 方法与思路
- 作者在多元正态抽样设定下，提出若干基于 Fisher 变换的大样本检验，并考察样本相关系数间不同渐近相关程度。
- 材料陈述的贡献
- 摘要给出多个处理同一样本相关系数依赖性的检验程序，并针对七种渐近相关取值展示各程序的功效曲线。
- 阅读关注点
- 应核对两个相关系数是否共享变量、渐近协方差的计算与估计，以及不同检验程序的水平和功效比较条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；具体程序和功效数值未提供，多元正态设定下的结论不能直接推广。
原文摘要
When two correlation coefficients are calculated from a single sample, rather than from two samples, they are not statistically independent, and the usual methods for testing equality of the population correlation coefficients no longer apply. This paper considers the situation when the sample is from a multivariate normal distribution. Several possible large sample testing procedures are given, all based on Fisher's z-transformation. Power curves are given for each procedure and for seven values of the asymptotic correlation between the two sample correlation coefficients.