Как сравнить коэффициенты корреляриции при разных размерах выборок?
=====================================================================

 Добрый день.  

Имеется 4 набора данных (строки) с нормальным распределением.   

Количество элементов первых двух - 200, третьей и четвёртой - 205.  

В питоне рассчитываю коэф. корреляции между первой и второй, третьей и четвёртой соответственно. Необходимо выбрать одну пару из двух по значению коэффициента. Получаю r12=0,9999, r34=0,9998. Правильным выбором будет 3-4. В случае, если коэф. корреляции больше или равен и количество элементов больше у одной и той же пары, проблем не возникает.  

Есть какие-либо критерии достоверности (значимости) r в зависимости от размера выборки? Оптимальным был бы какой-то интегральный признак.  

Значения приведены для примера, бывают разные, поэтому некую дельту (допуск) брать не получится. Сначала сравнивать размер строк тоже не работает. 

 Что-то пытаюсь понять что вы написали.   

Во-первых, надеюсь, что речь идет о критерии корреляции Пирсона.  

Во-вторых, вовсе не обязательно, что в вашем пример второй результат "правильный". Наверное вам рассказывали, что кроме ЛЮБОГО статистического критерия можно - а скорее нужно, и даже нужно в первую очередь - рассчитывать его p\_value. Вот, последний параметр как раз и предназначен для того, чтобы показать (если очень опримитивизировать) уверенность в ответе, при расчете которой и учитывается в том числе объем вашей выборки. А научных работах представление точечного значения оценочной статистики без указания p\_value (или хотя-бы доверительного интервала) вообще считается недопустимым.   

Современные пакеты считают его как правило сразу с коэффициентом корреляции (например, scipy.stats.pearsonr()). Можно чуть сложнее и в EXCEL посчитать.