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Spearman相关系数差异的显着性检验
（非常感谢您的快速回复！我在提出问题方面做得很差，所以让我重试。） 我不知道如何找出两个Spearman相关系数之间的差异是否在统计上显着。我想知道如何找到它。 我想发现的原因是在以下论文中：Gabrilovich和Markovitch 撰写的基于Wikipedia的自然语言处理语义解释（《人工智能研究杂志》 34（2009）443-498）。 在表2（p。457）中，作者表明他们的方法（ESA-Wikipedia）比其他方法具有更高的统计学上显着的Spearman相关性，并且我想这样做也是为了证明我的方法比以前的方法更好一些问题的方法。 我不知道他们如何计算统计显着性，我想知道。该论文的作者确实指出，Spearman的等级相关被视为Pearson的相关。我不确定这是否是正确的方法。我有两个Spearman的相关性，我想知道它们之间的差异是否在统计上显着。 我知道网站（例如http://faculty.vassar.edu/lowry/rdiff.html）提供了在线计算器，用于获取两个Pearson相关性之间的差异。对于两个Spearman相关系数之间的差异，我找不到类似的在线计算器。 Peter Flom提供的链接中的解决方案 注意：这些过程仅支持Spearman的相关性低于0.6。 令 =观察到的集合相关性的Fisher变换， z_B =观察到的集合B的相关性的Fisher变换。zAzAz_AAAAzBzBz_BBBB 对于，让，其中是费希尔转换集的所述的一左通过删除 ，重新排序并重新计算相关性获得的相关性。（每个 基于对；每个删除都是临时的，仅对于i而言，不是永久的。）对集合重复。i=1,…,ni=1,…,ni = 1,\dots,nyAi=nzA−(n−1)zA′iyAi=nzA−(n−1)zA′iy_{A_i} = nz_A- (n - 1)z_{A'i}zA′izA′iz_{A'i}AAA(xi,yi)(xi,yi)(x_i,y_i)zA′izA′iz_{A'i}n−1n−1n-1BBB y¯A=∑yAi/ny¯A=∑yAi/n\bar y_A = \sum y_{A_i}/n是已知的Fisher变换。重复集。BBB vy¯A=∑(yAi−y¯A)2/(n(n−1))vy¯A=∑(yAi−y¯A)2/(n(n−1))v_{\bar y_A} = \sum (y_{A_i}-\bar y_A)^2 /(n(n-1))是的方差。重复集。y¯Ay¯A\bar y_ABBB 使用异方差（Welch-Satterthwaite）检验比较两个粗略估计：ttt nAnBABt=y¯A−y¯Bvy¯A+vy¯B−−−−−−−−√,df=(vy¯A+vy¯B)2v2y¯AnA−1+v2y¯BnB−1t=y¯A−y¯Bvy¯A+vy¯B,df=(vy¯A+vy¯B)2vy¯A2nA−1+vy¯B2nB−1 t = \frac{\bar y_A - \bar y_B}{\sqrt{v_{\bar y_A} + v_{\bar …