Preguntas etiquetadas con spearman-rho

¿Cómo sé cuándo elegir entre Spearman's y Pearson's ? Mi variable incluye la satisfacción y las puntuaciones se interpretaron utilizando la suma de las puntuaciones. Sin embargo, estos puntajes también podrían clasificarse.rρρ\rhorrr

119 correlation  pearson-r  spearman-rho 

Recibo esta pregunta con bastante frecuencia en mi trabajo de consultoría estadística, y pensé que la publicaría aquí. Tengo una respuesta, que se publica a continuación, pero estaba ansioso por escuchar lo que otros tienen que decir. Pregunta: Si tiene dos variables que normalmente no están distribuidas, ¿debería usar el …

113 correlation  normality-assumption  pearson-r  spearman-rho 

¿En qué casos uno debería preferir el uno sobre el otro? Encontré a alguien que reclama una ventaja para Kendall, por razones pedagógicas , ¿hay otras razones?

69 correlation  nonparametric  spearman-rho  kendall-tau 

Hay dos vectores booleanos, que contienen solo 0 y 1. Si calculo la correlación de Pearson o Spearman, ¿son significativas o razonables?

42 correlation  binary-data  pearson-r  spearman-rho 

Me gustaría encontrar la correlación entre una variable continua (variable dependiente) y una variable categórica (nominal: género, variable independiente). Los datos continuos no se distribuyen normalmente. Antes, lo había calculado usando el de Spearman . Sin embargo, me han dicho que no está bien.ρρ\rho Mientras buscaba en Internet, descubrí que …

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

En mi trabajo, estamos comparando clasificaciones predichas versus clasificaciones verdaderas para algunos conjuntos de datos. Hasta hace poco, hemos estado usando Kendall-Tau solo. Un grupo que trabaja en un proyecto similar sugirió que intentemos usar el Goodman-Kruskal Gamma en su lugar, y que lo prefirieron. Me preguntaba cuáles eran las …

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

Quizás esta pregunta sea ingenua, pero: Si la regresión lineal está estrechamente relacionada con el coeficiente de correlación de Pearson, ¿hay alguna técnica de regresión estrechamente relacionada con los coeficientes de correlación de Kendall y Spearman?

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

El coeficiente de Pearson entre dos variables es bastante alto (r = .65). Pero cuando clasifico los valores de las variables y ejecuto una correlación de Spearman, el valor de cofficiencia es mucho más bajo (r = .30). ¿Cuál es la interpretación de esto?

22 correlation  spearman-rho 

Suponga que son variables aleatorias continuas con segundos momentos finitos. La versión de población del coeficiente de correlación de rango de Spearman se puede definir como el coeficiente de momento del producto de Pearson ρ de las integrales de probabilidad transforma y F_Y (Y) , donde F_X, F_Y son los …

20 correlation  pearson-r  spearman-rho 

Aparentemente, el coeficiente de correlación de Pearson es paramétrico y el rho de Spearman no es paramétrico. Tengo problemas para entender esto. Según tengo entendido, Pearson se calcula como y Spearman se calcula de la misma manera, excepto que sustituimos todos los valores con sus rangos.rx y= c o v …

19 nonparametric  pearson-r  parametric  spearman-rho 

Planeo hacer un estudio de simulación donde comparo el desempeño de varias técnicas de correlación robustas con diferentes distribuciones (sesgadas, con valores atípicos, etc.). Con robusto , me refiero al caso ideal de ser robusto contra a) distribuciones sesgadas, b) valores atípicos yc) colas pesadas. Junto con la correlación de …

18 r  correlation  robust  spearman-rho  winsorizing 

El análisis de correlación canónica (CCA) tiene como objetivo maximizar la correlación habitual del momento del producto de Pearson (es decir, el coeficiente de correlación lineal) de las combinaciones lineales de los dos conjuntos de datos. Ahora, considere el hecho de que este coeficiente de correlación solo mide asociaciones lineales; …

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

Estoy analizando un conjunto de datos utilizando un modelo de efectos mixtos con un efecto fijo (condición) y dos efectos aleatorios (participante debido al diseño del sujeto y al par). El modelo se ha generado con el lme4paquete: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). A continuación, realicé una prueba de razón de probabilidad de este …

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 

En Wikipedia , la correlación de rango de Spearman se calcula convirtiendo las variables e en variables clasificadas e , y luego calculando la correlación de Pearson entre las variables clasificadas:XiXiX_iYiYiY_ixixix_iyiyiy_i Sin embargo, el artículo continúa que si no hay vínculos entre las variables e , la fórmula anterior es …

14 correlation  proof  spearman-rho 

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