Схоже, що для управління з упорядкованими вимірюваннями дослідники, як правило, мають справу з поліхорною кореляцією . (Наприклад, для виготовлення матриці перед тим, як робити факторний аналіз.) Чому так?
Коефіцієнт кореляції рейтингу Кендалл Тау та коефіцієнт кореляції рейтингу Спірмена також підходять для упорядкованих даних.
Будь-які точки "про" і "проти" за цих коефіцієнтів кореляції вітаються.
4
Як зазначається у вашому посиланні на Вікіпедії, поліхорна кореляція передбачає, що явні порядкові величини походять від категоризації прихованих нормальних змінних; Кореляція тау і Спірмена Кендалла цього не передбачає. Окрім цього, різниці охоплені у Кендалл-тау чи Рома Спірмена? Якщо залишилось щось, що вже не висвітлено, будь ласка, редагуйте, щоб уточнити.
—
gung - Відновіть Моніку
Чи означає це, що поліхорій менш підходить в цілому?
—
drobnbobn
Це означає, що поліхоричні доцільно, коли явні порядкові змінні походять від категоризації прихованих нормальних змінних та не інакше. (На практиці це більше схоже на те, коли ви готові припустити це & не інакше, оскільки ви рідко знатимете і не зможете реально перевірити припущення.) OTOH, мабуть, не має великої різниці в більшості випадків, для аналогії , дивіться мою відповідь тут: моделі різниці між logit-і-probit .
—
gung - Відновіть Моніку