Korelacja polichoryczna

W statystyce korelacja polichoryczna jest techniką szacowania korelacji między dwiema hipotetycznymi ciągłymi zmiennymi utajonymi o rozkładzie normalnym na podstawie dwóch obserwowanych zmiennych porządkowych . Korelacja tetrachoryczna jest szczególnym przypadkiem korelacji polichorycznej, która ma zastosowanie, gdy obie obserwowane zmienne są dychotomiczne . Nazwy te wywodzą się od szeregów polichorycznych i tetrachorycznych, które służą do szacowania tych korelacji.

Zastosowania i przykłady

Technika ta jest często stosowana podczas analizowania pozycji za pomocą narzędzi samoopisowych, takich jak testy osobowości i ankiety , które często wykorzystują skale ocen z niewielką liczbą opcji odpowiedzi (np. zdecydowanie się nie zgadzam, zdecydowanie się zgadzam). Im mniejsza liczba kategorii odpowiedzi, tym bardziej osłabiona będzie korelacja między ukrytymi zmiennymi ciągłymi. Lee, Poon i Bentler (1995) zalecają dwuetapowe podejście do analizy czynnikowej do oceny struktury czynnikowej testów obejmujących pozycje mierzone w sposób porządkowy. Kiwanuka i współpracownicy (2022) zilustrowali również zastosowanie korelacji polichorycznych i polichorycznej analizy czynników potwierdzających w naukach pielęgniarskich. Ma to na celu zmniejszenie wpływu artefaktów statystycznych, takich jak liczba skal odpowiedzi lub skośność zmiennych prowadzących do grupowania pozycji we czynniki. W niektórych dyscyplinach technika statystyczna jest rzadko stosowana, jednak niektórzy badacze [1] wykazali, w jaki sposób można ją wykorzystać jako alternatywę dla korelacji Pearsona.

Oprogramowanie

• Mplus autorstwa Muthena i Muthena [2]
• pakiet polycor w R autorstwa Johna Foxa [3]
• pakiet psych w R autorstwa Williama Revelle [4]
• pakiet lavaan w R autorstwa Yves Rosseel [5]
• PRELIS
• programu POLYCORR
• PROC CORR w SAS (z opcją POLYCHORIC lub OUTPLC=) [6]
• Obszerna lista oprogramowania do obliczania korelacji polichorycznej autorstwa Johna Uebersaxa [7]
• pakiet polichoryczny w Stacie Stasia Kolenikowa [8]

Zobacz też

• Model progu odpowiedzialności

• Lee, SY, Poon, WY i Bentler, PM (1995). „Dwuetapowa estymacja modeli równań strukturalnych ze zmiennymi ciągłymi i politomicznymi”. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology , 48, 339–358.
• Bonett, DG i Cena RM (2005). „Metody wnioskowania dla współczynnika korelacji tetrachorycznej”. Journal of Educational and Behavioural Statistics , 30, 213.
• Drasgow, F. (1986). Korelacje polichoryczne i wieloseryjne . W: Kotz, Samuel, Narayanaswamy Balakrishnan, Campbell B. Read, Brani Vidakovic i Norman L. Johnson (red.), Encyclopedia of Statistical Sciences , tom. 7. Nowy Jork, NY: John Wiley, s. 68–74.
• Kiwanuka, F., Kopra, J., Sak-Dankosky, N., Nanyonga, RC i Kvist, T. (2022). „Korelacja polichoryczna z danymi porządkowymi w badaniach pielęgniarskich”. Badania pielęgniarskie, 10.1097/NNR.0000000000000614 . Zaawansowana publikacja online. https://doi.org/10.1097/NNR.0000000000000614 .

Linki zewnętrzne

• Współczynniki korelacji tetrachorycznej i polichorycznej