Perguntas com a marcação «ordinal-data»

Tenho alguns dados ordinais obtidos com perguntas da pesquisa. No meu caso, são respostas no estilo Likert (discordo totalmente - discordo - neutro - concordo - concordo totalmente). Nos meus dados, eles são codificados como 1-5. Eu não acho que meios significaria muito aqui, então quais estatísticas resumidas básicas são …

67 descriptive-statistics  likert  ordinal-data 

Ao responder a essa pergunta sobre dados discretos e contínuos, afirmei com clareza que raramente faz sentido tratar os dados categóricos como contínuos. Em face disso, isso parece óbvio, mas a intuição costuma ser um péssimo guia para estatísticas, ou pelo menos a minha. Então agora eu estou me perguntando: …

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

Muitos estudos nas ciências sociais usam escalas Likert. Quando é apropriado usar os dados da Likert como ordinal e quando é apropriado usá-los como dados de intervalo?

52 ordinal-data  likert  scales  measurement 

Se bem entendi, as classificações de livros em uma escala de 1 a 5 são pontuações do Likert. Ou seja, um 3 para mim pode não ser necessariamente um 3 para outra pessoa. É uma IMO em escala ordinal. Não se deve realmente medir escalas ordinais, mas definitivamente pode-se usar …

49 mean  ordinal-data  likert 

O que é um gráfico apropriado para ilustrar a relação entre duas variáveis ​​ordinais? Algumas opções que posso pensar: Gráfico de dispersão com tremulação aleatória adicionada para impedir que os pontos se ocultem. Aparentemente, um gráfico padrão - o Minitab chama isso de "gráfico de valores individuais". Na minha opinião, …

46 data-visualization  categorical-data  ordinal-data  scatterplot 

Concluí a análise de componentes principais (PCA), análise fatorial exploratória (EFA) e análise fatorial confirmatória (CFA), tratando dados em escala likert (respostas em cinco níveis: nenhuma, um pouco, algumas, etc.) como contínua variável. Em seguida, usando Lavaan, repeti o CFA definindo as variáveis ​​como categóricas. Gostaria de saber para que …

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

Seguindo esta pergunta : Imagine que você deseja testar as diferenças na tendência central entre dois grupos (por exemplo, homens e mulheres) em um item Likert de 5 pontos (por exemplo, satisfação com a vida: insatisfeito com satisfeito). Penso que um teste t seria suficientemente preciso para a maioria dos …

22 t-test  ordinal-data  likert  scales 

Eu tenho uma rede neural configurada para prever algo em que a variável de saída é ordinal. Descreverei abaixo usando três saídas possíveis A <B <C. É bastante óbvio como usar uma rede neural para gerar dados categóricos: a saída é apenas um softmax da última camada (geralmente totalmente conectada), …

20 neural-networks  ordinal-data  softmax 

Eu li em vários lugares que o cálculo da média de uma variável ordinal é inadequado. Estou tentando entender por que isso pode ser inapropriado. Eu acho que é porque, em geral, uma variável ordinal não é normalmente distribuída e, portanto, calcular a média dará uma representação imprecisa. Alguém poderia …

20 mean  ordinal-data 

Em um modelo de logit, existe uma maneira mais inteligente de determinar o efeito de uma variável ordinal independente do que usar variáveis ​​fictícias para cada nível?

18 logistic  logit  ordinal-data 

Estou usando um modelo de logit. Minha variável dependente é binária. No entanto eu tenho uma variável independente que é categórica e contém as respostas: 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor. Portanto, é ordinal ("categórico quantitativo"). Não tenho certeza de como lidar com isso no modelo. Eu estou …

18 regression  logistic  ordinal-data  predictor 

Dada uma variável dependente contínua y e variáveis ​​independentes, incluindo uma variável ordinal X 1 , como encaixar um modelo linear R? Existem documentos sobre esse tipo de modelo?

17 r  regression  lasso  ordinal-data  predictor 

Estou experimentando o algoritmo da máquina de aumento de gradiente através do caretpacote em R. Usando um pequeno conjunto de dados de admissões de faculdade, executei o seguinte código: 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] <- …

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 

Os testes de permutação (também chamados de teste de randomização, teste de re-randomização ou teste exato) são muito úteis e úteis quando a suposição de distribuição normal exigida por, por exemplo, t-testnão é atendida e quando a transformação dos valores pela classificação do teste não-paramétrico como Mann-Whitney-U-testlevaria a mais informações …

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 

Gostaria de estimar a correlação entre: Uma variável ordinal: solicita-se aos sujeitos que classifiquem sua preferência por 6 tipos de frutas em uma escala de 1 a 5 (variando de muito nojento a muito saboroso). Em geral, os sujeitos usam apenas 3 pontos da escala. Uma variável contínua: os mesmos …

14 correlation  ordinal-data  spearman-rho  continuous-data