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不好意思

小弟我在做研究分析資料的時候遇到了一些問題

想了幾個方法都覺得有點怪怪的

現在我有一個二維的資料表

是人(N)--各基因表現量(G)

接著我把人分成兩組N1,N2

每一組當中分別去計算相關係數

計算方式是

取出k個g-g'(基因表現量pair)的pair在N1和N2中

分別計算出相關係數

也就是說

每一個相關係數是N1或N2個樣本對的相關係數，總共各有k個

然後對這k*2個相關係數做Fisher transformation

ln((1+r)/(1-r))

可以得到兩組常態分佈

N1~(μ1,δ1), N2~(μ2,δ2)

希望可以比較這兩組人當中是不是相關係數的分佈有差異

但是問題來了

這個過程當中牽涉到兩個參數

一個是N的大小，跟所取相關係數樣本有關

一個是k的大小，跟最後比較的樣本有關

要怎麼樣處理才對呢？

自己想過如下

1.直接做t-test，這樣子就無法把N弄進來

2.Fisher transformation告訴我們

做Fisher transformation後他的標準差是1/sqrt(N-3)

不過這裡做了k次

原本想針對他的標準差伸縮*sqrt(N-3)

但是這樣反而樣本多的標準差變大

好像又以點怪怪的

請問到底要怎麼做才有對呢？

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