क्रमिक और एक सतत चर के बीच सहसंबंध का सही आकलन कैसे करें?


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मैं इसके बीच सहसंबंध का अनुमान लगाना चाहता हूं:

एक क्रमिक चर: विषयों को 1-5 पैमाने पर 6 प्रकार के फलों के लिए उनकी पसंद को रेट करने के लिए कहा जाता है (बहुत घृणित से लेकर बहुत स्वादिष्ट तक) औसत विषयों में पैमाने के केवल 3 बिंदुओं का उपयोग किया जाता है।

एक सतत चर: समान विषयों को इन फलों को जल्दी से पहचानने के लिए कहा जाता है, जिसके परिणामस्वरूप 6 फलों की औसत सटीकता होती है।

क्या स्पीयरमैन आरएचओ इन आंकड़ों का विश्लेषण करने के लिए सबसे अच्छा तरीका है और / या अन्य अच्छी विधियां हैं जिन पर मैं विचार कर सकता हूं?


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सूची में आपका स्वागत है। क्रमिक चर ऐसा लगता है कि यह वास्तव में 6 चर (प्रत्येक फल के लिए एक) है। यह मेरे लिए भी स्पष्ट नहीं है कि पहचान चर कैसे बनाया जाता है, न ही यह निरंतर है।
पीटर Flom - को पुनः स्थापित मोनिका

धन्यवाद जल्दी! इसलिए प्रत्येक विषय के लिए मेरे पास वास्तव में 6 वरीयता रेटिंग और 6 सटीकता रेटिंग हैं। सटीकता 16 पहचान परीक्षणों (प्रत्येक प्रकार के फलों के लिए 16) पर औसत हिट्रेट है। एक हिट तब होता है जब वे सही फल का चयन करते हैं, मिस तब होता है जब वे गलत प्रकार के फल का चयन करते हैं। आशा है कि इसने इसे और अधिक स्पष्ट कर दिया।
सैन

जवाबों:


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आप स्पीयरमैन का उपयोग कर सकते हैं, जो रैंक पर आधारित है और इसलिए सामान्य डेटा के लिए ठीक है। तुम तो छह परिणाम होगा।

यदि आप एक अलग दृष्टिकोण लेना चाहते हैं, तो आप जटिल हो सकते हैं और एक बहुस्तरीय मॉडल को देख सकते हैं, जिसमें विषय दोहराया जा रहा है। ऐसा लगता है कि "सटीकता" "वरीयता" पर निर्भर करेगी। इसलिए, एक मिश्रित मॉडल उस पर गौर कर सकता है और डेटा की गैर-स्वतंत्रता के लिए खाता है। लेकिन, जैसा कि उल्लेख किया गया है, यह लागू करने के लिए बहुत अधिक जटिल मॉडल है।

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