คำถามติดแท็ก ordinal-data

ปิด. คำถามนี้เป็นคำถามปิดหัวข้อ ไม่ยอมรับคำตอบในขณะนี้ ต้องการปรับปรุงคำถามนี้หรือไม่ อัปเดตคำถามเพื่อให้เป็นไปตามหัวข้อสำหรับการตรวจสอบข้าม ปิดให้บริการใน7 เดือนที่ผ่านมา ในการทดสอบสมมติฐานการถดถอยแบบขนานในการถดถอยโลจิสติกอันดับฉันพบว่ามีหลายวิธี ฉันใช้ทั้งวิธีกราฟิก (ตามรายละเอียดในหนังสือของ Harrell) และวิธีรายละเอียดโดยใช้ แพ็คเกจลำดับใน R อย่างไรก็ตามฉันต้องการรันการทดสอบ Brant (จาก Stata) สำหรับทั้งตัวแปรเดี่ยวและสำหรับโมเดลทั้งหมด ฉันได้ดูไปรอบ ๆ แต่ไม่พบการใช้งานใน R มีการนำการทดสอบ Brant ไปใช้ใน R หรือไม่?

14 r  regression  ordinal-data  ordered-logit 

มีวิธีการที่ตรงไปตรงมาในการแปลงข้อมูลระดับลำดับเป็นระดับช่วงเวลา (เช่นเดียวกับที่มีสำหรับการทำรอบทางอื่น ๆ )? และสามารถใช้งานได้ใน Excel หรือ SPSS? มีข้อมูลพูดว่า: 10 คำถามเกี่ยวกับระดับลำดับ (กล่าวว่าขนาด 0-5 ที่ 0 = "ไม่ได้เลย", 5 = "ตลอดเวลา") ฉันต้องการที่จะเปลี่ยนพวกเขาเพื่อให้พวกเขาสามารถได้รับการปฏิบัติที่เหมาะสม ข้อมูลระดับช่วงเวลาสำหรับจุดประสงค์ในการทดสอบพารามิเตอร์ (การแจกแจงแบบปกติการทดสอบแบบไม่อิงพารามิเตอร์จากคำถาม) จะขอบคุณอย่างยิ่งสำหรับคำตอบ!

13 categorical-data  ordinal-data  scales  psychometrics 

มีวิธีหลักการในการประเมินคะแนนปัจจัยเมื่อคุณมีลำดับเลขชี้กำลังตัวแปรไม่ต่อเนื่อง ฉันมีลำดับ , ไม่ต่อเนื่องตัวแปร ถ้าฉันตั้งสมมติฐานว่าการตอบสนองแต่ละอย่างนั้นเป็นตัวแปรต่อเนื่องแบบกระจายปกติแล้วฉันสามารถคำนวณเมทริกซ์สหสัมพันธ์โพลิคานิกฉันสามารถเรียกใช้การวิเคราะห์ปัจจัยในเมทริกซ์นี้และรับการโหลดปัจจัยสำหรับแต่ละตัวแปรnnnn×nn×nn\times n ฉันจะรวมการโหลดตัวประกอบและตัวแปรเพื่อประเมินคะแนนตัวประกอบได้อย่างไร วิธีทั่วไปในการประมาณคะแนนจะปรากฏว่าต้องการให้ฉันปฏิบัติกับข้อมูลลำดับเป็นช่วงเวลา ฉันคิดว่าฉันอาจต้องขุดลึกลงไปในความกล้าหาญของความสัมพันธ์ polychoric เพื่อหาฟังก์ชั่นการเชื่อมโยง

12 factor-analysis  ordinal-data 

ฉันทิ้งปัญหาไว้ที่นี่เพื่อรับมัน ฉันมีตัวแปรสุ่มสองตัว หนึ่งในนั้นคือต่อเนื่อง (Y) และอีกอันหนึ่งซึ่งไม่ต่อเนื่องและจะเข้าหาเป็นลำดับ (X) ฉันวางพล็อตด้านล่างที่ฉันได้รับพร้อมกับข้อความค้นหา คนที่ส่งข้อมูลมาให้ฉันต้องการวัดความแข็งแกร่งของการเชื่อมโยงระหว่าง X และ Y ฉันกำลังมองหาแนวคิดที่จะไม่มาพร้อมกับข้อสันนิษฐานเกี่ยวกับกระบวนการที่สร้างข้อมูล หมายเหตุว่านี้ไม่ได้เกี่ยวกับการหาวิธีที่พาราไม่ใช่เพื่อทดสอบความแข็งแรงของความสัมพันธ์ (ในขณะที่บูต) แต่เกี่ยวกับการหาวิธีที่ไม่ใช่ตัวแปรที่จะวัดมัน ในทางตรงกันข้ามประสิทธิภาพไม่ใช่ปัญหาเนื่องจากมีจุดข้อมูลจำนวนมาก

12 correlation  nonparametric  ordinal-data  association-measure 

ฉันได้อ่านทุกหน้าในเว็บไซต์นี้แล้วพยายามหาคำตอบสำหรับปัญหาของฉันแล้ว แต่ดูเหมือนว่าไม่มีใครที่เหมาะสมกับฉัน ... ก่อนอื่นฉันจะอธิบายให้คุณทราบถึงข้อมูลที่ฉันใช้กับ ... สมมติว่าฉันมีเวกเตอร์อาร์เรย์ที่มีชื่อเมืองหลายแห่งหนึ่งแห่งสำหรับผู้ใช้ 300 คน ฉันยังมีเวกเตอร์อาร์เรย์อีกชุดหนึ่งที่มีคะแนนตอบสนองต่อการสำรวจของผู้ใช้แต่ละคนหรือค่าต่อเนื่องสำหรับผู้ใช้แต่ละคน ฉันต้องการที่จะทราบว่ามีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่คำนวณความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทั้งสองนี้ดังนั้นระหว่างตัวแปรที่ระบุและตัวแปรที่เป็นตัวเลข / ต่อเนื่องหรือลำดับ ฉันค้นหาบนอินเทอร์เน็ตและในบางหน้าพวกเขาแนะนำให้ใช้ค่าสัมประสิทธิ์ฉุกเฉินหรือ Cramer's V หรือ Lambda สัมประสิทธิ์หรือ Eta สำหรับแต่ละวัดนี้เพียงแค่บอกว่าพวกเขาสามารถนำไปใช้กับข้อมูลดังกล่าวซึ่งเรามีตัวแปรที่ระบุและช่วงเวลาหรือตัวแปรที่เป็นตัวเลข สิ่งคือการค้นหาและการค้นหาพยายามที่จะทำความเข้าใจกับทุกคนบางครั้งมีการเขียนหรือดูตัวอย่างที่พวกเขามีเหตุผลที่จะใช้พวกเขาหากคุณมีตัวแปรที่ระบุไว้แยกออกเป็นสองส่วนยกเว้น Cramer's V เวลาอื่นไม่ได้เขียนข้อกำหนดใด ๆ ประเภทของข้อมูล มีอีกหลายหน้าที่บอกว่าถูกต้องที่จะใช้การถดถอยแทนนั่นคือถูกต้อง แต่ฉันแค่อยากจะรู้ว่ามีสัมประสิทธิ์เช่น pearson / spearman สำหรับข้อมูลประเภทนี้หรือไม่ ฉันยังคิดว่ามันไม่ถูกต้องที่จะใช้ Spearman Correlation coeff เนื่องจากเมืองต่างๆไม่สามารถจัดเรียงได้ ฉันได้สร้างฟังก์ชันของ Cramer'sV และ Eta ด้วยตัวเอง (ฉันทำงานกับ Matlab) แต่สำหรับ Eta พวกเขาไม่ได้พูดถึง p-value ใด ๆ …

12 correlation  matlab  ordinal-data  categorical-data  continuous-data 

ฉันต้องสร้างแผนภูมิ (คล้ายกับแผนภูมิการเจริญเติบโต) สำหรับเด็กอายุ 5 ถึง 15 ปี (เพียง 5,6,7 และอื่น ๆ ไม่มีค่าเศษส่วนเช่น 2.6 ปี) สำหรับตัวแปรสุขภาพที่ไม่เป็นลบต่อเนื่องและใน ช่วง 50-150 (มีเพียงไม่กี่ค่าที่อยู่นอกช่วงนี้) ฉันต้องสร้างกราฟไทล์เปอร์ไทล์ 90th, 95 และ 99 และสร้างตารางสำหรับเปอร์เซนต์เหล่านี้ ขนาดตัวอย่างประมาณ 8000 ฉันตรวจสอบและพบวิธีที่เป็นไปได้ดังต่อไปนี้: ค้นหา quantiles แล้วใช้วิธีเหลืองเพื่อให้ได้เส้นโค้งที่ราบรื่นจาก quantiles เหล่านี้ ระดับของความนุ่มนวลสามารถปรับได้โดยใช้พารามิเตอร์ 'span' ใช้วิธี LMS (Lambda-Mu-Sigma) (เช่นใช้ gamlss หรือแพ็คเกจ VGAM ใน R) ใช้การถดถอยเชิงปริมาณ ใช้ค่าเฉลี่ยและค่า SD ของแต่ละกลุ่มอายุในการประมาณเปอร์เซ็นต์ไทล์สำหรับอายุนั้นและสร้างกราฟไทล์ไทล์ไทล์ วิธีที่ดีที่สุดที่จะทำคืออะไร? โดย 'ดีที่สุด' …

10 ordinal-data  quantiles  regression-strategies  generalized-least-squares  growth-model 

ตัวอย่างเช่นนี่คือคำจำกัดความที่ฉันได้รับจากหนังสือเรียนมาตรฐาน Variable - ลักษณะของประชากรหรือกลุ่มตัวอย่าง อดีต ราคาหุ้นหรือเกรดจากการทดสอบ ข้อมูล - ค่าที่สังเกตได้จริง ดังนั้นสำหรับรายงานสองคอลัมน์ [ชื่อ | รายได้] ชื่อคอลัมน์จะเป็นตัวแปรและค่าที่สังเกตได้จริง {dave | 100K}, {jim | 200K} จะเป็นข้อมูล ดังนั้นถ้าฉันบอกว่าคอลัมน์ [ชื่อ] เป็นข้อมูลที่ระบุและ [รายได้] เป็นข้อมูลอัตราส่วนฉันจะไม่ถูกต้องมากกว่าที่จะอธิบายว่ามันเป็นตัวแปรชนิดหนึ่งแทนที่จะเป็นประเภทข้อมูลที่ตำราเรียนส่วนใหญ่ทำหรือไม่ ฉันเข้าใจว่านี่อาจเป็นความหมายและก็ไม่เป็นไรนั่นคือทั้งหมดที่มีเช่นกัน แต่ฉันกลัวว่าฉันอาจจะพลาดบางสิ่งบางอย่างที่นี่

10 dataset  ordinal-data  categorical-data  ratio 

ฉันต้องทำการถดถอยโลจิสติกแบบไบนารีด้วยตัวแปรอิสระจำนวนมาก ส่วนใหญ่เป็นไบนารี แต่ตัวแปรเด็ดขาดบางส่วนมีมากกว่าสองระดับ วิธีที่ดีที่สุดในการจัดการกับตัวแปรดังกล่าวคืออะไร? ตัวอย่างเช่นสำหรับตัวแปรที่มีค่าที่เป็นไปได้สามค่าฉันคิดว่าต้องสร้างตัวแปรจำลองสองตัว จากนั้นในขั้นตอนการถดถอยแบบชาญฉลาดควรทดสอบตัวแปรจำลองทั้งสองพร้อมกันหรือทดสอบแยกกัน ฉันจะใช้ SPSS แต่ฉันจำไม่ได้ดีดังนั้น: SPSS จะจัดการกับสถานการณ์นี้ได้อย่างไร ยิ่งไปกว่านั้นสำหรับตัวแปรหมวดหมู่ตามลำดับมันเป็นสิ่งที่ดีหรือไม่ที่จะใช้ตัวแปรจำลองที่สร้างสเกลตามลำดับขึ้นมาใหม่? (ตัวอย่างเช่นการใช้สามตัวแปรดัมมี่สำหรับ 4 รัฐตัวแปรลำดับใส่0-0-0ระดับ , ระดับ2 , ระดับ3และระดับ4แทน, , และสำหรับ 4 ระดับ.)1111-0-02221-1-03331-1-14440-0-01-0-00-1-00-0-1

10 logistic  categorical-data  spss  ordinal-data  categorical-encoding 

ฉันได้พบโพสต์นี้: ใช่. สัมประสิทธิ์สะท้อนการเปลี่ยนแปลงของอัตราต่อรองสำหรับการเพิ่มขึ้นของการเปลี่ยนแปลงในตัวทำนายลำดับ ข้อมูลจำเพาะรุ่น (ทั่วไปมาก) นี้จะถือว่าผู้ทำนายมีผลกระทบเชิงเส้นในส่วนที่เพิ่มขึ้น ในการทดสอบสมมติฐานคุณสามารถเปรียบเทียบแบบจำลองที่คุณใช้ตัวแปรลำดับเป็นตัวทำนายเดียวกับแบบที่คุณไม่เห็นการตอบสนองและปฏิบัติต่อพวกมันเป็นตัวทำนายหลาย ๆ ตัว หากโมเดลหลังไม่ส่งผลให้มีขนาดพอดีดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญจากนั้นดำเนินการเพิ่มขึ้นแต่ละครั้งเนื่องจากการมีเอฟเฟกต์แบบเชิงเส้นนั้นสมเหตุสมผล - @ dmk38 12 ธ.ค. 53 ที่ 5:21 คุณช่วยบอกฉันได้ไหมว่าจะหาสิ่งที่เผยแพร่ที่สนับสนุนการอ้างสิทธิ์นี้ได้ที่ไหน ฉันทำงานกับข้อมูลและฉันต้องการใช้ตัวแปรอิสระตามลำดับในการถดถอยโลจิสติก

10 regression  logistic  references  ordinal-data 

ฉันกำลังพยายามปรับโมเดลที่ไม่ต่อเนื่องใน R แต่ฉันไม่แน่ใจว่าจะทำอย่างไร ฉันได้อ่านแล้วว่าคุณสามารถจัดระเบียบตัวแปรตามในแถวต่างกันหนึ่งตัวสำหรับแต่ละการสังเกตเวลาและการใช้glmฟังก์ชั่นที่มีลิงค์ logit หรือ cloglog ในแง่นี้ฉันมีสามคอลัมน์: ID, Event(1 หรือ 0 ในแต่ละช่วงเวลา) และTime Elapsed(ตั้งแต่จุดเริ่มต้นของการสังเกต) รวมทั้ง covariates อื่น ๆ ฉันจะเขียนรหัสเพื่อให้พอดีกับรุ่นได้อย่างไร ตัวแปรตามคืออะไร ฉันเดาว่าฉันสามารถใช้Eventเป็นตัวแปรตามและรวมTime Elapsedอยู่ใน covariates แต่สิ่งที่เกิดขึ้นกับID? ฉันต้องการมันไหม ขอบคุณ

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

ฉันมีชุดข้อมูลจากแบบสำรวจลูกค้าฉันต้องการปรับใช้การทดสอบทางสถิติเพื่อดูว่ามีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างผลิตภัณฑ์ 1 และผลิตภัณฑ์ 2 หรือไม่ นี่คือชุดข้อมูลของความคิดเห็นของลูกค้า อัตรานี้แย่มากแย่มากโอเคดีถึงดีมาก customer product1 product2 1 very good very bad 2 good bad 3 okay bad 4 very good okay 5 bad very good 6 okay good 7 bad okay 8 very good very bad 9 good good 10 good very good 11 okay okay …

9 statistical-significance  categorical-data  repeated-measures  ordinal-data 

ดูเหมือนว่าสำหรับการจัดการกับวัดได้รับคำสั่งนักวิจัยมักจะจัดการกับความสัมพันธ์ Polychoric (ตัวอย่างเช่นสำหรับการสร้างเมทริกซ์ก่อนที่จะทำการวิเคราะห์ปัจจัย) ทำไมต้องเป็นเช่นนั้น ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อันดับเคนดัลล์เอกภาพและค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของสเปียร์แมนเหมาะสำหรับข้อมูลที่ได้รับคำสั่ง คะแนน 'โปร' และ 'ตรงกันข้าม' สำหรับค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เหล่านี้ยินดีต้อนรับ

9 correlation  ordinal-data  spearman-rho  kendall-tau  polychoric