Preguntas etiquetadas con ordinal-data

Tengo algunos datos ordinales obtenidos de las preguntas de la encuesta. En mi caso, son respuestas de estilo Likert (Muy en desacuerdo-En desacuerdo-Neutral-De acuerdo-Muy de acuerdo). En mis datos están codificados como 1-5. No creo que los medios signifiquen mucho aquí, entonces, ¿qué resumen de estadísticas básicas se consideran útiles?

67 descriptive-statistics  likert  ordinal-data 

Al responder esta pregunta sobre datos discretos y continuos , afirmé con soltura que rara vez tiene sentido tratar los datos categóricos como continuos. A primera vista, parece evidente, pero la intuición es a menudo una guía pobre para las estadísticas, o al menos la mía lo es. Entonces ahora …

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

Muchos estudios en ciencias sociales usan escalas Likert. ¿Cuándo es apropiado usar los datos de Likert como ordinales y cuándo es apropiado usarlos como datos de intervalo?

52 ordinal-data  likert  scales  measurement 

Si entiendo correctamente, las clasificaciones de libros en una escala de 1-5 son puntajes Likert. Es decir, un 3 para mí puede no ser necesariamente un 3 para otra persona. Es una escala ordinal de la OMI. Uno realmente no debería promediar escalas ordinales, pero definitivamente puede tomar la moda, …

49 mean  ordinal-data  likert 

¿Cuál es un gráfico apropiado para ilustrar la relación entre dos variables ordinales? Algunas opciones que se me ocurren: Diagrama de dispersión con jitter aleatorio agregado para detener los puntos que se esconden entre sí. Aparentemente un gráfico estándar: Minitab llama a esto un "gráfico de valores individuales". En mi …

46 data-visualization  categorical-data  ordinal-data  scatterplot 

He completado el análisis de componentes principales (PCA), el análisis factorial exploratorio (EFA) y el análisis factorial confirmatorio (CFA), tratando los datos con escala likert (respuestas de 5 niveles: ninguno, poco, algunos, ..) como un continuo variable. Luego, usando Lavaan, repetí el CFA definiendo las variables como categóricas. Me gustaría …

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

Continuando con esta pregunta : Imagine que quiere probar las diferencias en la tendencia central entre dos grupos (p. Ej., Hombres y mujeres) en un ítem Likert de 5 puntos (p. Ej., Satisfacción con la vida: Insatisfecho a Satisfecho). Creo que una prueba t sería lo suficientemente precisa para la …

22 t-test  ordinal-data  likert  scales 

Tengo una red neuronal configurada para predecir algo donde la variable de salida es ordinal. Describiré a continuación usando tres salidas posibles A <B <C. Es bastante obvio cómo usar una red neuronal para generar datos categóricos: la salida es solo un softmax de la última capa (generalmente completamente conectada), …

20 neural-networks  ordinal-data  softmax 

He leído en varios lugares que calcular la media de una variable ordinal es inapropiado. Estoy tratando de tener una intuición de por qué podría ser inapropiado. Creo que es porque, en general, una variable ordinal no se distribuye normalmente y, por lo tanto, calcular la media dará una representación …

20 mean  ordinal-data 

En un modelo logit, ¿hay una forma más inteligente de determinar el efecto de una variable ordinal independiente que usar variables ficticias para cada nivel?

18 logistic  logit  ordinal-data 

Estoy usando un modelo logit. Mi variable dependiente es binaria. Sin embargo, tengo una variable independiente que es categórica y contiene las respuestas: 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor. Entonces, es ordinal ("categórico cuantitativo"). No estoy seguro de cómo manejar esto en el modelo. Estoy usando gretl. [Nota …

18 regression  logistic  ordinal-data  predictor 

Dada una variable dependiente continua yy variables independientes que incluyen una variable ordinal X 1 , ¿cómo encajo un modelo lineal R? ¿Hay documentos sobre este tipo de modelo?

17 r  regression  lasso  ordinal-data  predictor 

Estoy experimentando con el algoritmo de la máquina de aumento de gradiente a través del caretpaquete en R. Usando un pequeño conjunto de datos de admisión a la universidad, ejecuté el siguiente 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] …

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 

Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de prueba no paramétrica como Mann-Whitney-U-testconduciría a la …

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 

Me gustaría estimar la correlación entre: Una variable ordinal: se les pide a los sujetos que califiquen su preferencia por 6 tipos de fruta en una escala de 1 a 5 (desde muy desagradable hasta muy sabrosa). En promedio, los sujetos usan solo 3 puntos de la escala. Una variable …

14 correlation  ordinal-data  spearman-rho  continuous-data