Değişkenlerin log-dönüşümünden önce veya sonra korelasyon alınması

Günlük dönüşümlerini almadan önce veya sonra iki rastgele değişken X ve Y için pearson korelasyonunun hesaplanıp hesaplanmayacağına dair genel bir prensip var mı? Hangisinin daha uygun olduğunu test etmek için bir prosedür var mı? Log dönüşümü doğrusal olmadığı için benzer fakat farklı değerler verirler. Günlükten sonra X veya Y'nin normale yakın olup olmadığına bağlı mı? Eğer öyleyse, bu neden önemli? Ve bu, X ve Y üzerinde log (X) ve log (Y) 'ye karşı bir normallik testi yapması gerektiği ve pearson (x, y)' nin pearson (log (x), log ( y))?

Çünkü $\log(X)$ ve $\log(Y)$ verilerin tekdüze dönüşümleri $X$ ve $Y$, Spearman'ın sıralama korelasyonunu kullanmayı da seçebilirsiniz ($\rho_S$) ve verilerinizi dönüştürme konusunda endişelenmeyin, alacağınız gibi $\rho_S(X,Y) = \rho_S(\log(X),\log(Y))$

Korelasyon (pearson) iki sürekli değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi ölçer. (X, Y) veya (log X, log Y) için böyle bir seçenek yoktur. İlişkilerin anlaşılması için değişkenlerin dağılım grafiği kullanılabilir.

Aşağıdaki bağlantı normallik konusunda cevap verebilir. bağlantı

Pearson korelasyonu parametrik test içindir ve parametirc dışı testten daha güçlüdür. Dolayısıyla, parametrik olmayan prosedürlerden önce dönüşümü kullanmayı tercih ediyoruz. Verilerinizi dönüştürün ve inci korelasyonu alın. Bu kadar.