Запитання з тегом «ordinal-data»

У мене є деякі порядкові дані, отримані з питань опитування. У моєму випадку це відповіді у стилі Лікерта (категорично не погоджуюсь-не погоджуюся-нейтрально-погоджуюся - сильно погоджуюсь). У моїх даних вони кодуються як 1-5. Я не думаю, що засоби означатимуть тут багато чого, тому яка основна підсумкова статистика вважається корисною?

67 descriptive-statistics  likert  ordinal-data 

Відповідаючи на це запитання щодо дискретних та безперервних даних, я з глибоким твердженням стверджував, що рідко є сенс трактувати категоричні дані як безперервні. Зважаючи на це, це здається само собою зрозумілим, але інтуїція часто є поганим посібником для статистики, або, принаймні, моя. Тож зараз мені цікаво: це правда? Або є …

57 categorical-data  data-transformation  ordinal-data  continuous-data 

Багато досліджень із соціальних наук використовують шкали Лікерта. Коли доцільно використовувати дані Лікерта як порядкові, а коли доцільно використовувати їх як інтервальні дані?

52 ordinal-data  likert  scales  measurement 

Якщо я правильно розумію, рейтинги книг за шкалою 1-5 - це бали Лікерта. Тобто, 3 для мене не обов'язково може бути 3 для когось іншого. Це порядковий масштаб ІМО. Насправді не слід мати середню порядкову шкалу, але, безумовно, можна приймати режим, медіану та процентилі. Тож чи «нормально» дотримуватись правил, оскільки …

49 mean  ordinal-data  likert 

Що є відповідним графіком для ілюстрації зв’язку між двома порядковими змінними? Я можу придумати кілька варіантів: Графік розсіювання з доданим випадковим тремтінням, щоб зупиняти точки, приховуючи один одного. Мабуть, стандартна графіка - Minitab називає це "індивідуальним графіком значень". На мою думку, це може ввести в оману, оскільки візуально заохочує своєрідну …

46 data-visualization  categorical-data  ordinal-data  scatterplot 

Я завершив аналіз основних компонентів (PCA), дослідницький факторний аналіз (EFA) та підтверджуючий факторний аналіз (CFA), обробляючи дані за шкалою Likert (5-рівневі відповіді: немає, мало, деякі, ..) як безперервний змінна. Потім, використовуючи Lavaan, я повторив CFA, визначаючи змінні як категоричні. Мені хотілося б знати, які типи аналізів підходили б і були …

28 pca  factor-analysis  ordinal-data  binary-data  likert 

Виходячи з цього питання : Уявіть, що ви хочете перевірити на відмінності в центральній тенденції між двома групами (наприклад, чоловіки та жінки) на 5-бальному елементі Likert (наприклад, задоволення життям: Незадоволений задоволеним). Я думаю, що t-тест був би досить точним для більшості цілей, але тест завантаження різниць між груповими засобами часто …

22 t-test  ordinal-data  likert  scales 

У мене створена нейронна мережа, щоб передбачити щось, де вихідна змінна є порядковою. Я опишу нижче, використовуючи три можливі виходи A <B <C. Цілком очевидно, як використовувати нейронну мережу для виведення категоричних даних: вихід - це лише програмна макс останнього (зазвичай повністю підключеного) шару, по одному на категорію, а передбачувана …

20 neural-networks  ordinal-data  softmax 

Я читав у кількох місцях, що обчислення середньої порядкової величини недоцільно. Я намагаюся зрозуміти, чому це може бути недоречно. Я думаю, що це тому, що, як правило, порядкова змінна нормально не розподіляється, і тому обчислення середнього дасть неточне представлення. Чи може хтось дати більш детальні міркування, чому обчислення середньої порядкової …

20 mean  ordinal-data 

Чи є у моделі logit розумніший спосіб визначити ефект незалежної порядкової змінної, ніж використовувати манекенні змінні для кожного рівня?

18 logistic  logit  ordinal-data 

Я використовую модель logit. Моя залежна змінна - двійкова. Однак у мене є незалежна змінна , яка є категоричним і містить відповіді: 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor. Отже, вона порядкова («кількісна категорія»). Я не впевнений, як впоратися з цим у моделі. Я використовую gretl. [Примітка від @ttnphns: …

18 regression  logistic  ordinal-data  predictor 

З огляду на безперервно залежну змінну y та незалежні змінні, включаючи порядкову змінну X 1 , як мені вписати лінійну модель R? Чи є документи про цей тип моделі?

17 r  regression  lasso  ordinal-data  predictor 

Я експериментую з алгоритмом машини для підвищення градієнта через caretпакет в Р. Використовуючи невеликий набір даних про вступ до коледжу, я застосував такий код: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Перестановочні тести (також називаються тестом рандомизації, тестом на повторну рандомізацію або точним тестом) дуже корисні і корисні, коли припущення про нормальний розподіл, необхідне, наприклад, t-testне виконується, і при перетворенні значень за ранжуванням непараметричний тест, як-от Mann-Whitney-U-test, призведе до втрати більше інформації. Однак одне і єдине припущення не слід оминути увагою …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Я хотів би оцінити співвідношення між: Порядкова змінна: суб'єктам пропонується оцінити їх перевагу для 6 видів фруктів за шкалою 1-5 (від дуже огидної до дуже смачної). В середньому випробувані використовують лише 3 бали шкали. Безперервна змінна: ті ж суб'єкти просять швидко визначити ці плоди, що призводить до середньої точності для …

14 correlation  ordinal-data  spearman-rho  continuous-data