R中Pearson相关的t检验
R中Pearson相关的t检验
提问于 2014-11-12 16:19:46
在查看R中的cor.test函数(用于计算(及其他) Pearson相关性)时，我发现t-统计量(后来用于计算p值)是
STATISTIC <- c(t = sqrt(df) * r/sqrt(1 - r^2))其中r是相关测度，df是自由度数。
但皮尔森相关性的t检验似乎更像是：(cf )。t-distribution)
sqrt( ( n - 2 ) / ( 1 - r^2 ) )和往常一样，考虑到cor.test被广泛使用，我首先怀疑来自我一方的误解。有人知道cor.test中使用的定义是否正确吗？
谢谢
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2014-11-12 16:29:22
如果你再看一看代码，你会发现它们实际上是等价的。
首先，你忘记了维基百科方程中的r。你的方程式应该是：
t = r*sqrt((n-2)/(1-r^2))现在，让我们简化一下STATISTIC <- c(t = sqrt(df) * r/sqrt(1 - r^2))
df实际上是n-2
t = sqrt(n-2)*r/sqrt(1-r^2)重写
t = r * sqrt(n-2)/sqrt(1-r^2)简化
t = r*sqrt((n-2)/(1-r^2))你有你的等价物。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/26891620
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