[問題] 相關係數與Fisher transformation
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不好意思
小弟我在做研究分析資料的時候遇到了一些問題
想了幾個方法都覺得有點怪怪的
現在我有一個二維的資料表
是人(N)--各基因表現量(G)
接著我把人分成兩組N1,N2
每一組當中分別去計算相關係數
計算方式是
取出k個g-g'(基因表現量pair)的pair在N1和N2中
分別計算出相關係數
也就是說
每一個相關係數是N1或N2個樣本對的相關係數，總共各有k個
然後對這k*2個相關係數做Fisher transformation
ln((1+r)/(1-r))
可以得到兩組常態分佈
N1~(μ1,δ1), N2~(μ2,δ2)
希望可以比較這兩組人當中是不是相關係數的分佈有差異
但是問題來了
這個過程當中牽涉到兩個參數
一個是N的大小，跟所取相關係數樣本有關
一個是k的大小，跟最後比較的樣本有關
要怎麼樣處理才對呢？
自己想過如下
1.直接做t-test，這樣子就無法把N弄進來
2.Fisher transformation告訴我們
做Fisher transformation後他的標準差是1/sqrt(N-3)
不過這裡做了k次
原本想針對他的標準差伸縮*sqrt(N-3)
但是這樣反而樣本多的標準差變大
好像又以點怪怪的
請問到底要怎麼做才有對呢？
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