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/ NetNews Usenet Archive 1992 #26 / NN_1992_26.iso / spool / bit / listserv / edstatl / 862 < prev    next >
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Text File  |  1992-11-11  |  2.6 KB  |  65 lines

  1. Comments: Gated by NETNEWS@AUVM.AMERICAN.EDU
  2. Path: sparky!uunet!stanford.edu!bcm!convex!darwin.sura.net!paladin.american.edu!auvm!UTXVM.CC.UTEXAS.EDU!TBN
  3. Message-ID: <EDSTAT-L%92111115473729@NCSUVM.CC.NCSU.EDU>
  4. Newsgroups: bit.listserv.edstat-l
  5. Date:         Wed, 11 Nov 1992 14:44:21 -0800
  6. Reply-To:     Tor Neilands <tbn@UTXVM.CC.UTEXAS.EDU>
  7. Sender:       "Statistics Education Discussion" <EDSTAT-L@NCSUVM.BITNET>
  8. From:         Tor Neilands <tbn@UTXVM.CC.UTEXAS.EDU>
  9. Subject:      Re: fisher's z and r
  10. Lines: 53
  11.  
  12. Tony Lachenbruch writes:
  13.  
  14. >A recent comment on the Fisher z transformation reraised a question in my mind.
  15. >It has long been known that the distribution of the correlation coefficient is
  16. >very NONROBUST (shout from rooftops). An article by E. Pearson and another by
  17. >C. Kowalski (roughly in the early 1970s) showed this. My question is "how
  18. >robust are analyses which are based on the Fisher z transformation?" I've never
  19. > seen anything on it, but maybe the literature I read doesn't give it much play
  20. > - does anybody on the network have any information?
  21. >
  22. >Tony Lachenbruch
  23.  
  24. I am not aware of any literature pertaining to the robustness of Fisher's r
  25. to z transformation and would definitely be interested in hearing/reading
  26. about any information others have on the subject. It seems to me (unless
  27. I'm missing something here) that if the correlation coefficient on which
  28. the transformed z-value is based is nonrobust, wouldn't the resulting
  29. z-value have to be at least as non-robust as the original correlation, if
  30. not even less robust to potential losses of robustness in using the
  31. transformation procedure itself? If this is not so, could someone explain
  32. how the transformed z-value could in fact be more robust than the original
  33. correlation on which the transformed z-value was based?
  34.  
  35. thanks,
  36.  
  37. TBN
  38.  
  39.  
  40. Tor Neilands
  41. Systems Analyst
  42. Statistical Services Group
  43. Computation Center
  44. University of Texas at Austin
  45. Austin, TX  78712
  46.  
  47. Phone: (512)-471-3241, Ext. 263
  48.  
  49. Internet:  TBN@Utxvm.cc.utexas.edu
  50. ___________________________________________________
  51.  
  52. "Life is too short to self-verify"   --- Shawn McNulty
  53.  
  54. "Two roads diverged in a yellow wood and I, I took
  55.  the road less traveled by, and that has made all the
  56.  difference".                                 --- Robert Frost
  57. ___________________________________________________
  58.  
  59. Disclaimer:  All of the views expressed above are solely
  60. those of the author. Any relationship between my own
  61. views and those of the University of Texas and/or The
  62. Computation Center at the University of Texas are
  63. due merely to regression to the mean.
  64. ____________________________________________________
  65.