Так, це можна зробити, якщо використовувати перетворення Risher-z на Fisher. Інші методи (наприклад, завантажувальна програма) можуть мати певні переваги, але вимагають оригінальних даних. У R ( r - коефіцієнт кореляції вибірки, n - кількість спостережень):
z <- 0.5 * log((1+r)/(1-r))
zse <- 1/sqrt(n-3)
min(pnorm(z, sd=zse), pnorm(z, lower.tail=F, sd=zse))*2
Дивіться також цю публікацію в моєму блозі .
Це сказало, що це .01 або .001 не має великого значення. Як ви вже говорили, це здебільшого функція розміру вибірки, і ви вже знаєте, що розмір вибірки великий. Логічний висновок полягає в тому, що вам, мабуть, взагалі не потрібен тест (особливо це не тест так званої гіпотези «нуль», що кореляція дорівнює 0). Маючи N = 878, ви можете бути впевнені в точності оцінки і зосередитись на її інтерпретації безпосередньо (тобто, у вашому полі велика кількість .75).
Однак формально, коли ви робите статистичний тест у рамках Неймана-Пірсона, вам потрібно заздалегідь вказати рівень помилок. Отже, якщо результати тесту дійсно мають значення і дослідження було заплановано як .01 як поріг, то має сенс лише повідомити p <.01, і вам не слід умовно-регламентувати його p <.001 на основі отриманого p значення. Цей тип нерозкритої гнучкості є навіть однією з головних причин критики маленьких зірок, а загалом - способу тестування значущості гіпотез у соціальній науці.
Див. Також Meehl, PE (1978). Теоретичні ризики та табличні зірочки: сер Карл, сер Рональд та повільний прогрес м'якої психології. Журнал консалтингової та клінічної психології, 46 (4), 806-834. (У заголовку міститься посилання на цих «зірок», але зміст - це набагато ширше обговорення ролі тестування значимості.)