मैं एक सिमुलेशन अध्ययन करने की योजना बनाता हूं जहां मैं विभिन्न वितरणों के साथ कई मजबूत सहसंबंध तकनीकों के प्रदर्शन की तुलना करता हूं (तिरछा, बाहरी लोगों के साथ, आदि)। मजबूत के साथ , मेरा मतलब है कि एक) तिरछा वितरण, बी) आउटलेरर्स, और सी) भारी पूंछ के खिलाफ मजबूत होने का आदर्श मामला है।
बेसलाइन के रूप में पियर्सन सहसंबंध के साथ, मैं और अधिक मजबूत उपायों को शामिल करने के लिए सोच रहा था:
- स्पीयरमैन की
- प्रतिशत मोड़ सहसंबंध (विल्कोक्स, 1994, [1])
- न्यूनतम मात्रा दीर्घवृत्त, न्यूनतम सहसंयोजक निर्धारक (
cov.mve/ विकल्प केcov.mcdसाथcor=TRUE) - शायद, सहसंबद्ध सहसंबंध
बेशक कई और विकल्प हैं (खासकर यदि आप मजबूत प्रतिगमन तकनीकों को भी शामिल करते हैं), लेकिन मैं खुद को ज्यादातर इस्तेमाल किए जाने वाले / अधिकतर आशाजनक दृष्टिकोणों तक सीमित रखना चाहता हूं।
अब मेरे पास तीन प्रश्न हैं (केवल एकल उत्तर देने के लिए स्वतंत्र महसूस करें):
- क्या अन्य मजबूत सहसंबंधी विधियां हैं जिनमें मुझे शामिल होना चाहिए / शामिल होना चाहिए?
- आपके क्षेत्र में वास्तव में कौन से मजबूत सहसंबंध तकनीक का उपयोग किया जाता है? (मनोवैज्ञानिक शोध के लिए बोलते हुए: स्पीयरमैन के छोड़कर , मैंने कभी भी किसी तकनीकी पेपर के बाहर कोई मजबूत सहसंबंध तकनीक नहीं देखी है। बूटस्ट्रैपिंग अधिक से अधिक लोकप्रिय हो रही है, लेकिन अन्य मजबूत आँकड़े अब तक कम या ज्यादा मौजूद नहीं हैं।
- क्या पहले से ही कई सहसंबंध तकनीकों की व्यवस्थित तुलनाएं हैं जिनके बारे में आप जानते हैं?
ऊपर दिए गए तरीकों की सूची पर टिप्पणी करने के लिए स्वतंत्र महसूस करें।
[१] विलकॉक्स, आरआर (१ ९९ ४)। प्रतिशत सहसंबंध गुणांक मोड़। साइकोमेट्रिका , 59, 601-616।