Perguntas com a marcação «spearman-rho»

Como sei quando escolher entre o Spearman e o de Pearson ? Minha variável inclui satisfação e as pontuações foram interpretadas usando a soma das pontuações. No entanto, essas pontuações também podem ser classificadas.ρρ\rhorrr

119 correlation  pearson-r  spearman-rho 

Recebo essa pergunta com bastante frequência no meu trabalho de consultoria estatística, que pensei em publicá-la aqui. Eu tenho uma resposta, que é postada abaixo, mas eu queria ouvir o que os outros têm a dizer. Pergunta: Se você tem duas variáveis ​​que normalmente não são distribuídas, você deve usar …

113 correlation  normality-assumption  pearson-r  spearman-rho 

Em quais casos um deve preferir um ao outro? Encontrei alguém que reivindica uma vantagem para Kendall, por razões pedagógicas , existem outras razões?

69 correlation  nonparametric  spearman-rho  kendall-tau 

Existem dois vetores booleanos, que contêm apenas 0 e 1. Se eu calcular a correlação de Pearson ou Spearman, elas são significativas ou razoáveis?

42 correlation  binary-data  pearson-r  spearman-rho 

Gostaria de encontrar a correlação entre uma variável contínua (variável dependente) e uma variável categórica (nominal: sexo, variável independente). Os dados contínuos não são normalmente distribuídos. Antes, eu tinha calculado usando o Spearman . No entanto, me disseram que isso não está certo.ρρ\rho Ao pesquisar na internet, descobri que o …

42 correlation  categorical-data  descriptive-statistics  biostatistics  spearman-rho 

No meu trabalho, estamos comparando classificações previstas versus classificações verdadeiras para alguns conjuntos de dados. Até recentemente, usamos o Kendall-Tau sozinho. Um grupo que trabalha em um projeto semelhante sugeriu que tentássemos usar a gama Goodman-Kruskal e que eles preferissem. Eu queria saber quais eram as diferenças entre os diferentes …

31 spearman-rho  kendall-tau  goodman-kruskal-gamma 

Talvez essa pergunta seja ingênua, mas: Se a regressão linear está intimamente relacionada ao coeficiente de correlação de Pearson, existem técnicas de regressão intimamente relacionadas aos coeficientes de correlação de Kendall e Spearman?

27 regression  correlation  pearson-r  spearman-rho  kendall-tau 

O coeficiente de Pearson entre duas variáveis ​​é bastante alto (r = 0,65). Mas quando eu classifico os valores das variáveis ​​e corro a correlação de Spearman, o valor de cofficient é muito menor (r = 0,30). Qual é a interpretação disso?

22 correlation  spearman-rho 

Suponha que X, YX,YX,Y são variáveis ​​aleatórias contínuas com segundos momentos finitos. A versão populacional do coeficiente de correlação de Spearman pode ser definida como o coeficiente produto-momento de Pearson ρ das integrais de probabilidade transforma e , onde são os de e , ou seja,ρsρsρ_sFX( X)FX(X)F_X(X)FY(Y)FY(Y)F_Y(Y)FX, FYFX,FYF_X,F_YXXXYYY ρs( X, …

20 correlation  pearson-r  spearman-rho 

Aparentemente, o coeficiente de correlação de Pearson é paramétrico e o rho de Spearman não é paramétrico. Estou tendo problemas para entender isso. Pelo que entendi, Pearson é calculado como e Spearman é calculado da mesma maneira, exceto que substituímos todos os valores por suas fileiras.rxy=cov(X,Y)σxσyrxy=cov(X,Y)σxσy r_{xy} = \frac{cov(X,Y)}{\sigma_x\sigma_y} Wikipedia …

19 nonparametric  pearson-r  parametric  spearman-rho 

Planejo fazer um estudo de simulação em que comparo o desempenho de várias técnicas de correlação robustas com diferentes distribuições (distorcidas, com outliers, etc.). Com robusto , quero dizer o caso ideal de ser robusto contra a) distribuições distorcidas, b) discrepantes ec) caudas pesadas. Junto com a correlação de Pearson …

18 r  correlation  robust  spearman-rho  winsorizing 

A análise de correlação canônica (CCA) visa maximizar a correlação usual de produto-momento de Pearson (ou seja, coeficiente de correlação linear) das combinações lineares dos dois conjuntos de dados. Agora, considere o fato de que esse coeficiente de correlação mede apenas associações lineares - esse é o motivo pelo qual …

15 multivariate-analysis  data-transformation  spearman-rho  kendall-tau  canonical-correlation 

Estou analisando um conjunto de dados usando um modelo de efeitos mistos com um efeito fixo (condição) e dois efeitos aleatórios (participante devido ao design do sujeito e ao par). O modelo foi gerado com o lme4pacote: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Em seguida, realizei um teste de razão de verossimilhança desse modelo em …

15 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Na wikipedia , a correlação de classificação de Spearman é calculada convertendo as variáveis e nas variáveis ​​classificadas e e calculando a correlação de Pearson entre as variáveis ​​classificadas:XiXiX_iYiYiY_ixixix_iyiyiy_i No entanto, o artigo continua afirmando que, se não houver vínculos entre as variáveis e , a fórmula acima será equivalente …

14 correlation  proof  spearman-rho 

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