费雪变换（英语：Fisher transformation）是统计学中用于相关系数假设检验的一种方法。对样本相关系数进行费雪变换后，可以用来检验关于总体相关系数ρ的假设。

已知 N 组双变量样本(X_i, Y_i), i = 1, ..., N，样本相关系数 r 为

于是，r 的费雪变换可定义为

当 (X, Y) 为二元正态分布且 (X_i, Y_i)对相互独立时，z 近似为正态分布。其均值为

标准差为

其中 N 是样本大小，ρ 是变量X与Y的总体相关系数。

In statistics, hypotheses about the value of the population correlation coefficient ρ between variables X and Y can be tested using the Fisher transformation (aka Fisher z-transformation) applied to the sample correlation coefficient.