相关系数及其显著性水平

非常感谢，我如您所说，在下述网址：http://zjz06.spaces.live.com/blog/cns!3F49BBFB6C5A1D86!954.entry
找到了您所提的相关方法，首先，非常感谢您增加了我的见识，文中所提方法确实巧妙。

但是，我阅读后发现，这些方法基本不符合楼主的问题：

楼主需要检验一组样本(x_i,y_i),i=1,2,...,n中总体相关系数\rho是否为0的问题；而上网页上讲的是两组样本(x1_i,y1_i),i=1,2,...,n;(x2_i,y2_i),i=1,2,...,n其两个总体相关系数\rho_1,\rho_2的比较问题，两者性质不一样

再次表示感谢！

你看书还真是仔细 :)

其实，文章中虽然没有提，但所提到的检验都是基于以下这个定理：

总体相关系数ρ≠0时，从这样的总体中抽样计算出的样本相关系数r不服从正态分布，
若对r按下式作Z变换（反双曲正切变换），则Z近似服从标准差为1/sqrt(n-3)的正态分布。

同样，我手头没有现成的教材，只在网上google到一篇文章，提到了这一点。http://www.jxmu.edu.cn/myweb/htm/yzkkj10.ppt

知道了这个判断，r的t检验、z检验都可以与u的t检验、z检验相互对照，应该就很好理解了。

谢谢了，受益良多，到此为止，我们的基本观点好像越来越一致了

我也遇到这样的问题

什么问题？欢迎实际数据分析工作者讨论

问题很简单!

概率p值之间有可比性; 而r值之间因涉及样本额的大小即其分布参数而有异,从而不可比较!

说的很好，专业！

....还以为会有一大堆描述相关性质的函数

我有个问题来问问,两个总体相关系数的检验通常将原假设设置为相关系数为0,使用的检验统计量服从t分布,而检验的原假设设为某个非零常数时使用Z检验,问题是这些检验对两个总体的分布有没有要求,是否都要服从正态分布,还是对总体分布没有要求,,从楼上兄台提供的课件来看,好象相关系数为0检验是要求为正态分布,那么相关系数为0检验的统计量服从t分布是如何推导出来的.对于相关系数不为0的检验是否要求总体服从正态分布呢?实际上在应用时都直接计算相关系数然后检验,很少有人还要检验两个总体是否服从正态分布,这是否意味总体可以不服从正态分布呢?高手请回答.

[此贴子已经被作者于2009-4-24 20:32:58编辑过]

以下是引用cathy_wxh在2009-3-4 22:20:00的发言：（1）显著性水平显著，但是相关系数接近0，能否认为是线性相关的？

检验后所报告的p值的含义是：拒绝原假设（零假设、虚拟假设……）犯弃真错误的概率。

上面的结果只能表明：应拒绝原假设"相关系数=0"。

不严格地说，上面的结果“充其量”只能表明："相关系数不应是0"，其他什么也说明不了（比如，相关系数应不应是1，应不应是0与1以外的某个确定的数，不能用上面的结果来说明）。

此外，关于最后一句的判断的讨论，需要先定义这里什么叫“线性相关的”。