我想测试样本相关性$r$意义（$n=16$)，在 Python 中使用 p 值。正如我从这个问题中了解到的那样，我可以通过使用 Fisher 的 z 变换来实现这一点。

是否有 Python 模块，可以轻松使用 Fisher 的 z 变换？

我无法在SciPy或Statsmodels中找到该功能。到目前为止，我不得不编写自己凌乱的临时函数：

import numpy as np
from scipy.stats import zprob
def z_transform(r, n):
    z = np.log((1 + r) / (1 - r)) * (np.sqrt(n - 3) / 2)
    p = zprob(-z)
    return p