اختبار دلالة الارتباط مع بيانات غير طبيعية: مقارنة بين طرق بيرسون، سبيمان، التحويل، وإعادة أخذ العينات.

من المعروف جيدًا أنه عندما تكون البيانات موزعة بشكل غير طبيعي، فقد يؤدي اختبار دلالة معامل بيرسون إلى زيادة معدلات الخطأ من النوع الأول وتقليل القوة. توفر كتب الإحصاء وأدبيات المحاكاة عدة بدائل لمعاملة بيرسون. ومع ذلك، كانت الأداء النسبي لهذه البدائل غير واضح. تم إجراء دراستين لمحاكاة لمقارنة 12 طريقة، بما في ذلك بيرسون، ترتيب سبيمان، التحويل، وطرق إعادة أخذ العينات. مع معظم أحجام العينات (n ≥ 20)، تم تقليل معدلات الخطأ من النوع الأول والثاني عن طريق تحويل البيانات إلى شكل طبيعي قبل تقييم معامل بيرسون. من بين طرق التحويل، كانت الطريقة العامة المستندة إلى الترتيب للتحويل العكسي الطبيعي (أي، التحويل إلى درجات الترتيب) هي الأكثر فائدة. ومع ذلك، عندما كانت العينات صغيرة (n ≤ 10) وغير طبيعية بشكل كبير، غالبًا ما تفوق اختبار التبديل على البدائل الأخرى، بما في ذلك اختبارات العينة bootstrap المختلفة.