我正在比较三种不同的措施，每个措施包括 10-20 个项目。这些措施中的每一个实际上都是较长的 40 项措施的缩写形式，并且每个简短形式都有一些相似的项目，因此它们非常相似。我有兴趣了解这些简短形式中的每一个如何与相同的因变量相关。
我想出了r = .54、.56 和 .58。
我如何评估这些相关性是否显着不同？似乎做一个简单的r到z转换是不合适的，因为自变量非常相似，而因变量实际上对于所有三个相关性都是相同的。因此，所有这些 *r*s 都重叠了很多。
我找到了这篇论文：
邹，G.（2007）。使用置信区间来比较相关性。 心理学方法，12（4），399。
但这似乎超出了我的想象，我想知道是否有更简单的方法来做到这一点......
任何指导将不胜感激！
您可以使用所有三个度量作为预测变量来拟合回归模型，然后拟合一个新的回归模型，其中 1 或 2 个退出并进行完全缩减的模型测试，以查看模型中是否存在显着差异。这回答了“变量在完整但不是简化模型中的贡献是否显着超过简化模型中的变量？”的问题。如前所述，鉴于您的样本量，我怀疑您会看到差异，但这将为那些觉得需要的人提供 p 值。
更有意义的可能是拟合 3 个回归模型，每个模型使用一个度量和您的因变量，然后绘制拟合（预测）值的 3 个成对散点图。这最好在正方形图中使用纵横比为 1 并使用参考线来完成。这可以表明这 3 个度量给出了基本相同的预测，或者如果不是可以显示它们的不同之处。
我以为你说的是不到 100。4000 可能勉强够用。但是0.02的差异并不是很有意义。