Tôi đang cố gắng tái tạo Silver & Dunlap (1987) . Tôi chỉ so sánh các tương quan trung bình hoặc trung bình các tương quan biến đổi z và biến đổi ngược. Tôi dường như không sao chép sự bất đối xứng theo xu hướng mà họ tìm thấy (các z biến đổi ngược lại không gần với giá trị dân số đối với tôi hơn rs). Có suy nghĩ gì không? Có thể là sức mạnh tính toán năm 1987 chỉ không khám phá đủ không gian?
# Fisher's r2z
fr2z <- atanh
# and back
fz2r <- tanh
# a function that generates a matrix of two correlated variables
rcor <- function(n, m1, m2, var1, var2, corr12){
require(MASS)
Sigma <- c(var1, sqrt(var1*var2)*corr12, sqrt(var1*var2)*corr12, var2)
Sigma <- matrix(Sigma, 2, 2)
return( mvrnorm(n, c(m1,m2), Sigma, empirical=FALSE) )
}
Với các chức năng này, thật dễ dàng để xem xét một loạt các mối tương quan (về cơ bản sao chép bạc và dunlap 1987) và thấy sự khác biệt giữa trung bình tương quan và trung bình điểm z và biến đổi ngược. Đây chỉ là một.
r <- 0.9
Y <- replicate(20000, rcor(10, 0, 0, 1, 1, r))
rs <- apply(Y, 3, function(x) cor(x[,1], x[,2]))
mean(rs) - r
zs <- fr2z(rs)
fz2r( mean(zs) ) - r
Chỉ cần nhìn vào cỡ mẫu 10 và tương quan 0,1, 0,5 và 0,9 là những kết quả.
rho r bias z bias
0.1 -0.006 0.006
0.5 -0.024 0.021
0.9 -0.011 0.011
Và những thứ này được lấy từ Bảng 1 của Silver & Dunlap.
rho r bias z bias
0.1 -0.007 0.003
0.5 -0.025 0.001
0.9 -0.011 -0.007
Đây là những kết quả khá khác nhau. Từ thử nghiệm của tôi, tôi thấy rằng đó chỉ là vấn đề thiên vị, không phải là cường độ. Nhưng, trong bài báo được xuất bản, họ tìm thấy cường độ nhỏ hơn nhiều với z. Tôi không thể tìm thấy một bản sao không công bố.
r biascho rho0,5 trong Silver & Dunlap bảng trông giống như các outlier với tôi. Tôi chắc chắn không thể đảm bảo chất lượng của tạp chí, xuất hiện khá mới và hơi thô ráp xung quanh các cạnh, nhưng tôi đã tìm thấy bài báo gần đây với một tìm kiếm Google. Đặc biệt, hãy xem Bảng 3 của họ, một lần nữa, bằng mắt, dường như chứng thực kết quả của bạn.