Binäre Daten und KorrelationenNeulich fragte ich nach binären Daten und Korrelationen. Ich hatte das multivariate Korrelationstool verwendet, das die Korrelationskoeffizienten in eine Matrix ausgibt. Aufgrund weiterer Recherchen glaube ich jedoch nicht, dass die Verwendung dieses Korrelationstools für kategoriale Daten sinnvoll ist, da es die Pearson Product Moment Correlation verwendet. In meinen Daten ist jeder Wert eine 0 oder 1 (bestanden oder fehlgeschlagen), was binäre Daten sind. Ich habe gelesen, dass ich den Phi-Koeffizienten verwenden sollte, um die Korrelation für Binärzahlen zu berechnen.
Ich habe zwei Fragen:
1) Kann ich den Koeffizienten genauso interpretieren wie den PPMC? Ich weiß, dass es eine starke positive Korrelation gibt, je näher es an +1 liegt. Wenn ich diesen Koeffizienten quadriere, kann ich ihn trotzdem zur Berechnung des Bestimmtheitsmaßes verwenden?
2) Kann ich das mit JMP berechnen? Gibt es eine Möglichkeit, die Korrelationsmatrix so zu ändern, dass sie diesen Phi-Koeffizienten anstelle des PPMC berechnet?
Danke, Natalie
Re: Binäre Daten und KorrelationenNochmals vielen Dank Markus! Eure Hilfe war großartig 
Re: Binäre Daten und KorrelationenWeitere tolle Fragen.
Es ist wirklich nur „Äpfel zu Äpfeln“ oder „Äpfel zu Orangen“. Es ist auch der Unterschied zwischen kontinuierlichen und kategorialen Daten.
Wenn Sie eine Intelligenzklassifikation und eine andere Geldvermögensklassifikation haben, können Sie Kontingenz verwenden, um zu sehen, ob diese Variablen miteinander verbunden sind. (Analog zur Korrelation mit kontinuierlichen Variablen.) Wenn Sie andererseits zwei Intelligenzklassifikationen hätten, könnten Sie die Assoziation bewerten, aber Sie könnten eine strengere Beziehung untersuchen: Übereinstimmung. In welchem Verhältnis stimmten beide Klassifikationen überein?
Wir messen die Stärke der Assoziation mit dem Odds Ratio. Wir messen die Stärke der Übereinstimmung mit Kappa.
Re: Binäre Daten und KorrelationenHa, tolle Frage!
OK, die Antwort ist, dass es Abwechslung geben muss, um zu lernen. Wenn Sie unabhängig von den Bedingungen immer dieselbe Antwort erhalten, können Sie nicht feststellen, warum sie variiert. Die Statistik kann keine Antworten geben, die nicht da sind.
Re: Binäre Daten und KorrelationenOkay, also habe ich herausgefunden, wo ich den Kappa-Koeffizienten finde; es befindet sich unter der Tabelle "Vereinbarungsstatistik". Die Tabelle "Übereinstimmungsstatistik" wird nur angezeigt, wenn sowohl X- als auch Y-Variablen die gleichen Ebenen haben. Was bedeutet das? Gibt es eine Möglichkeit, dies zu überprüfen?
Re: Binäre Daten und KorrelationenHallo nochmal Mark,
Danke für dieses Skript; es ist wirklich toller Code! Es läuft gut und ich habe einige Zeit damit verbracht, zu lernen, wie Sie es geschrieben haben (ich glaube, ich habe auch etwas mehr über Skripterstellung gelernt)!
In Ihrem Code verstehe ich, wie Sie den Kappa-Wert oder R Square (U) aus dem Bericht erhalten haben. Wenn ich manuell ein Fit Y by X durchführe, sehe ich einfach nicht, wo ich den Kappa-Koeffizienten finden kann. Ich würde gerne mehr über diesen Koeffizienten und seine Berechnung erfahren. Einige meiner Daten haben möglicherweise eine ganze Spalte voller Einsen, und wenn sie in den Notfallbericht aufgenommen werden, wird der Bericht nicht erstellt. Aus dem Protokoll und meinem Debugging geht hervor, dass dies daran liegt, dass der Kappa-Koeffizient nicht berechnet wird oder nicht berechnet werden kann. Warum ist das?
Re: Binäre Daten und KorrelationenHallo Mark,
Vielen Dank für das Skript. Ich bin eigentlich diese Woche weg von der Arbeit, aber ich werde es auf jeden Fall am Montag versuchen.
Danke noch einmal!
Re: Binäre Daten und KorrelationenHat mein Skript für Sie funktioniert? Hatten Sie Schwierigkeiten?
Re: Binäre Daten und KorrelationenHier ist ein Skript, das sammelt RQuadrat (U) Und Kappa aus allen Kombinationen Ihrer binären Spalten:
Names Default To Here( 1 );
dt# = Current Data Table();
If( Is Empty( dt# ),
Throw( "Data table missing" )
);
// user choices.
dlg# = Column Dialog(
Title( "Binary Agreement" ),
yCol# = Col List( "Binary Columns",
Min Col( 2 )
),
"Select columns for agreement"
);
// check if user decides to quit.
If( dlg#["Button"] == -1,
Throw( "User cancelled" );
);
// process information returned from dialog.
Remove From( dlg# ); Eval List( dlg# );
n cols# = N Items( yCol# );
r sqr u# = agree# = Identity( n cols# );
measure# = List();
For( col1# = 1, col1# < n cols#, col1#++,
Insert Into( measure#, yCol#[col1#] << Get Name);
For( col2# = 2, col2# <= n cols#, col2#++,
ct# = dt# << Contingency(
Y( yCol#[col1#] ),
X( yCol#[col2#] ),
Contingency Table( 0 ),
Mosaic Plot( 0 ),
Tests( 1 ),
Agreement Statistic( 1 ),
Invisible
);
ctr# = ct# << Report;
r sqr u#[col1#,col2#] = r sqr u#[col2#,col1#] = ctr#["Tests"][TableBox(1)][NumberColBox(4)][1];
agree#[col1#,col2#] = agree#[col2#,col1#] = ctr#["Kappa Coefficient"][TableBox(1)][NumberColBox(1)][1];
ct# << Close Window;
);
);
Insert Into( measure#, yCol#[col1#] << Get Name );
New Window( "Binary Agreement",
Outline Box( "RSquare (U)",
tb1 = Table Box(
String Col Box( "Measure", measure# )
)
),
Outline Box( "Kappa Coefficient",
tb2 = Table Box(
String Col Box( "Measure", measure# )
)
)
);
For( col# = 1, col# <= n cols#, col#++,
tb1 << Append(
Number Col Box( measure#[col#], r sqr u#[0,col#], << Set Format( 7, 4 ) )
);
tb2 << Append(
Number Col Box( measure#[col#], agree#[0,col#], << Set Format( 7, 4 ) )
);
);
Re: Binäre Daten und KorrelationenVielen Dank für Ihre Antwort! Ich bin mit JSL vertraut, aber ich bin mir nicht sicher, wie ich den RSquare-Wert sammeln könnte.
Re: Binäre Daten und KorrelationenDas R-Quadrat (U) basiert auf der Wahrscheinlichkeit, wird aber genauso verwendet wie das R-Quadrat mit kontinuierlichen Variablen.
Ja, Ihre Interpretation des p-Werts ist richtig.
Ein Skript könnte geschrieben werden, um die Contingency-Plattform mit jedem Paar zu starten, die R-Quadrat (U)-Statistik zu sammeln und sie in einem benutzerdefinierten Fenster zu melden.
In Bezug auf das Phi-Maß können Sie stattdessen die von JMP angebotenen recherchieren, um zu sehen, ob sie nützlich sein könnten. Da alle Ihre Variablen 0 oder 1 messen, ist Übereinstimmung möglicherweise ein besseres Maß als Assoziation.
Re: Binäre Daten und KorrelationenHallo Mark,
Danke dafür! Ich habe die Kontigenzanalyse an zwei Variablen ausprobiert.
Mein RSquare (U) ist 0,9208. Wenn ich das also richtig verstehe, sagen diese beiden Variablen die Antwort des anderen voraus, da RSquare ziemlich nahe bei +1 liegt.
Mein p-Wert ist <.0001. Da diese beiden Variablen binär sind, entweder bestanden oder fehlgeschlagen (1 oder 0):
Ho: Das Ergebnis einer Variablen hat keinen Einfluss auf die zweite.
Ha: Das Ergebnis einer Variablen wirkt sich auf die zweite aus.
Da mein p-Wert kleiner als 0,05 ist, lehne ich die Nullhypothese zugunsten der Alternativhypothese ab, richtig?
Ich habe 60 verschiedene binäre Variablen. Ist es möglich, den RSquare-Wert in eine Matrix oder Datentabelle zu bekommen? Dies wäre der multivariaten Korrelationsmatrix ähnlich, aber eine Datentabelle funktioniert auch gut. Ich brauche nicht all diese verschiedenen Berichte für das, woran ich arbeite.
Ich habe gerade den Phi-Koeffizienten recherchiert. Es besagt, dass es die Assoziation zwischen zwei binären Variablen quantifiziert. Ist es nicht möglich, diese Berechnung in JMP durchzuführen, ohne ein Skript zu schreiben?
Re: Binäre Daten und KorrelationenKategoriale Daten unterscheiden sich von kontinuierlichen Daten. Generell gibt es aber analoge Maßnahmen und Methoden. Anstatt beispielsweise von Korrelation zu sprechen, wie wir es bei kontinuierlichen Variablen tun würden, sprechen wir von Verband oder Vereinbarung mit kategorialen Variablen. Es gibt viele solcher Kennzahlen, und JMP stellt die meisten wichtigen und beliebten Kennzahlen bereit.
Die geeignete Methode und Maßnahme hängt von der Art der Kategorien ab:
- Anzahl der Ebenen (2, 3 oder mehr)
- Modellierungstyp (nominal oder ordinal)
- ob für beide Variablen die gleichen Niveaus verwendet werden
Es klingt, als könnten Sie daran interessiert sein Vereinbarung zwischen zwei Variablen, die dasselbe erfassen nominell , binär Ebenen. Du kannst den ... benutzen Analysieren > Y nach X anpassen Befehl zum Starten der Kontingenz Plattform. Das Plattformmenü enthält einen Befehl zum Erhalten der Zustimmung und einen weiteren Befehl zum Erhalten der Assoziationsmaßnahmen.
Denken Sie daran, dass Sie auswählen können Werkzeug > Hilfe und klicken Sie dann auf einen Bericht, um direkt zur spezifischen Hilfe für diese Informationen zu gelangen.
Im Allgemeinen werden diese Maße wie eine Korrelation skaliert, sodass die Interpretation dieselbe ist.
Ich weiß nicht, warum Sie das Phi-Maß ausgewählt haben. Auch darüber können wir reden.
