今天学习一个很有特色的方法，两个独立样本相关系数差异的假设检验。
SPSS没有这个模块，如果想实现起来方便一些，这里推荐用医学统计软件MedCalc，它有直接的菜单模块，你只需要输入几个数字就可以搞定了。
MedCalc的学习，看李志辉老师的这本图书就可以了。推荐入手。
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找个案例。研究1应用呼吸问卷对某医院的30例稳定器COPD患者进行生活质量评价，得到SGPQ总分与FEV1占预计值比例呈负相关（r=-0.50，P＜0.01）；而研究2也使用了相同的呼吸问卷对60例稳定器COPD患者的生活质量进行测评，得到SGPQ总分与FEV1站预计值比例也呈负相关（r=-0.423，P＜0.01）。试分析两个相关系数之间的差异是否有统计学意义。
咱们来看啊，两个研究是独立执行的，即两个样本是独立样本数据，两个r是独立的。
再一个，相关系数是随机的，有抽样误差存在。比较两个相关系数，那么我们实际上是想研究清楚两个系数间的差异是由于抽样误差造成的呢，还是说由于两个总体相关系数本身存在差异造成的。
好了，问题说清楚了。可是，怎么具体分析呢？有没有现成的可操作的工具呢？
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刚才不是说了嘛，推荐用MedCalc，它提供了一个两独立样本相关系数差异检验的计算器。原理上是构造一个z服从正态分布的统计量，然后用来假设检验。
这个面板就是一个计算器，你点开分别输入两个研究或两个独立样本的样本数和他们各自的相关系数，最后点下方的【检验】即可得到对应的结果。
结果解读。Z=-0.4193，P=0.6750＞0.05，因此尚不能认为两个研究计算的SGPQ总分与FEV1站预计值比例的相关程度有统计学差异。
参考文献：
江梅. 总体相关系数比较的假设检验[J]. 中国卫生统计, 2010, 01(1):83-83.
本文完