(Muchas gracias por la rápida respuesta! Hice un mal trabajo de hacer la pregunta, así que me vuelva a intentarlo.)
No sé cómo averiguar si es o no una diferencia entre los dos las correlaciones de Spearman es estadísticamente significativa. Me gustaría saber cómo encontrarlo.
La razón por la que quería saber, es que en el siguiente artículo: Wikipedia basado en la Interpretación Semántica para el Procesamiento del Lenguaje Natural, por Gabrilovich y Markovitch (Diario de Investigación de la Inteligencia Artificial 34 (2009) 443-498).
En la Tabla 2 (p. 457), los autores muestran que su método (SEC-Wikipedia) logra una mayor y estadísticamente significativa correlación de Spearman que otros métodos, y me gustaría hacer lo mismo para mostrar que mi método es mejor que los métodos anteriores, por algún problema.
No sé cómo se calcula la significación estadística, y me gustaría saber. El autor de el periódico dijo que los análisis de correlación de Spearman fue tratado como de correlación de Pearson. No estoy seguro si esa es la manera correcta de hacerlo. Tengo dos Spearman correlación y me gustaría saber si la diferencia entre ellos es estadísticamente significativa o no.
Soy consciente de que los sitios web, tales como http://faculty.vassar.edu/lowry/rdiff.html, proporcionar la calculadora en línea para la obtención de la diferencia entre dos de las correlaciones de Pearson. Soy incapaz de encontrar una similar de la calculadora en línea para la diferencia entre dos de las correlaciones de Spearman.
Una solución desde el enlace proporcionado por Pedro Flom
NOTA: Los procedimientos de apoyo a la Spearman correlaciones que son menores de 0.6.
Deje $z_A$ = el Pescador de transformación de la correlación observada de $A$, $z_B$ = el Pescador de transformación de la correlación observada de $B$.
Para $i = 1,\dots,n$, vamos a $y_{A_i} = nz_A- (n - 1)z_{A'i}$ donde $z_{A'i}$ es el Pescador transformación de $A$ de la uno-de izquierda a cabo la correlación obtenida mediante la eliminación de $(x_i,y_i)$, re-clasificación, y volver a calcular la correlación. (Cada una de las $z_{A'i}$ se basa en el $n-1$ pares; cada eliminación es temporal, por que yo solo, no permanente.) Repita el procedimiento para establecer $B$.
$\bar y_A = \sum y_{A_i}/n$ es el jackknifed Fisher transformar. Repita el procedimiento para establecer $B$.
$v_{\bar y_A} = \sum (y_{A_i}-\bar y_A)^2 /(n(n-1))$ es la variación de $\bar y_A$. Repita el procedimiento para establecer $B$.
El uso de un heteroscedastic (Welch-Satterthwaite) $t$-prueba para comparar las dos jackknifed estimaciones:
$$ t = \frac{\bar y_A - \bar y_B}{\sqrt{v_{\bar y_A} + v_{\bar y_B}}},\quad \text{df}=\frac{(v_{\bar y_A} + v_{\bar y_B})^2}{\frac{v_{\bar y_A}^2}{n_A-1}+\frac{v_{\bar y_B}^2}{n_B-1}}$$ donde $n_A$ $n_B$ el número de muestras del conjunto de $A$ $B$ respectivamente.
Antes de la primera edición
Tengo una humana-nominal conjunto de ranking (HUMANO-RANKING), un conjunto de ranking generado por la que se utilizan actualmente, método popular (PRESENTE en el RANKING), y, finalmente, un conjunto de ranking generado por mi método propuesto (MI-RANKING).
He calculado la correlación de Spearman entre los funcionarios y la de los PRESENTES en el RANKING. Déjame llamar a este: HUMANOS-ACTUAL-de SPEARMAN.
Luego me enteré de la correlación de Spearman entre los funcionarios y la de MI RANKING. Déjame llamar a este: HUMANO-MI-SPEARMAN.
¿Cómo puedo saber si la diferencia entre la-MI-SPEARMAN y HUMANOS-ACTUAL-de SPEARMAN es estadísticamente significativa?
