Araştırmacılar genellikle Polychoric Correlation ile ilgilenen düzenli ölçümlerle yönetmek gibi görünüyor . (Örneğin, Faktör Analizi yapmadan önce matris yapmak için.) Neden?
Kendall Tau Sıra Korelasyon Katsayısı ve Spearman'ın sıra korelasyon katsayısı da sıralı veriler için uygundur.
Bu korelasyon katsayıları için 'pro' ve 'contra' noktaları kabul edilir.
4
Wikipedia bağlantınızın belirttiği gibi, polikrik korelasyon, açık sıra değişkenlerin gizli normal değişkenleri kategorilere ayırmaktan geldiğini varsayar; Kendall'ın tau ve Spearman'ın korelasyonu bunu varsaymaz. Bunun dışında, farklılıklar Kendall tau veya Spearman'ın rho? Halihazırda ele alınmayan bir şey kaldıysa, açıklığa kavuşturmak için lütfen düzenleyin.
—
gung - Monica'yı eski
Genel olarak Polikrik'in daha az uygun olduğu anlamına mı geliyor?
—
drobnbobn
Belirgin sıralı değişkenler gizli normal değişkenleri kategorize etmekten geldiğinde polikrikin uygun olduğu anlamına gelir, aksi halde değil. (Pratikte, daha çok bunu varsaymaya ne zaman istekli olduğunuz gibi, aksi halde değil, çünkü nadiren bileceksiniz ve varsayımı gerçekten kontrol edemezsiniz.) OTOH, muhtemelen çoğu durumda, bir benzetme için çok fazla fark yaratmaz. , cevabımı buraya bakın: logit ve probit modelleri arasındaki fark .
—
gung - Monica'yı eski durumuna getir