Sembra che per la gestione delle misurazioni ordinate i ricercatori di solito si occupino della correlazione policorica . (Ad esempio, per creare una matrice prima di eseguire l'analisi fattoriale.) Perché sì?
Il coefficiente di correlazione del rango di Kendall Tau e il coefficiente di correlazione del rango di Spearman sono adatti anche per i dati ordinati.
Tutti i punti 'pro' e 'contra' per questi coefficienti di correlazione sono i benvenuti.
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Come afferma il tuo link di Wikipedia, la correlazione policorica presuppone che le variabili ordinali manifest provengano dalla categorizzazione di variabili normali latenti; Tau di Kendall e la correlazione di Spearman non lo presumono. A parte questo, le differenze sono coperte in Kendall Tau o nel rho di Spearman? Se è rimasto qualcosa che non è già coperto, si prega di modificare per chiarire.
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gung - Ripristina Monica
Significa che Polychoric è meno adatto in caso generale?
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drobnbobn,
Significa che la policorica è appropriata quando le variabili ordinali manifeste derivano dalla categorizzazione di variabili normali latenti e non altrimenti. (In pratica, è più simile a quando sei disposto ad assumerlo e non altrimenti, dal momento che raramente lo saprai e non puoi davvero verificare l'assunto.) OTOH, probabilmente non fa molta differenza nella maggior parte dei casi, per un'analogia , vedi la mia risposta qui: differenza tra modelli logit e probit .
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gung - Ripristina Monica