バイナリ データと相関先日、二値データと相関関係について質問させていただきました。 相関係数を行列に出力する多変量相関ツールを使用していました。 ただし、さらなる調査から、この相関ツールを使用することは、ピアソンの積率相関を使用するため、カテゴリ データには意味がないと思います。 私のデータでは、各値はバイナリ データである 0 または 1 (合格または不合格) です。 ファイ係数を使用して 2 進数の相関を計算する必要があることを読みました。
2 つの質問があります。
1) 係数を PPMC と同じように解釈できますか? +1に近いほど強い正の相関があることがわかっています。 この係数を 2 乗しても、決定係数の計算に使用できますか?
2) JMP を使用してこれを計算できますか? 相関行列を変更して、PPMC の代わりにこの phi 係数を計算する方法はありますか?
ありがとう、ナタリー
Re: バイナリデータと相関ありがとうマーク！ あなたの助けは素晴らしかったです:)
Re: バイナリデータと相関もっと素晴らしい質問。
それはまさに「りんごからりんごへ」または「りんごからオレンジへ」です。 また、連続データとカテゴリデータの違いです。
インテリジェンスの分類と金融資産の別の分類がある場合は、Contingency を使用して、これらの変数が関連付けられているかどうかを確認できます。 (連続変数との相関に似ています。) 一方、インテリジェンスの 2 つの分類がある場合、関連性を評価できますが、より厳密な関係、つまり一致を調べることができます。 両方の分類が一致した回数の割合は?
オッズ比との関連性の強さを測定します。 カッパとの一致の強さを測定します。
Re: バイナリデータと相関いい質問ですね！
OK、答えは、学ぶにはバリエーションが必要だということです。 どのような条件でも常に同じ答えが得られるとしたら、何が原因で変化するのかを判断できません。 統計は、そこにない答えを提供することはできません。
Re: バイナリデータと相関さて、カッパ係数を見つける場所を見つけました。 「契約統計」テーブルの下にあります。 「一致統計」テーブルは、X 変数と Y 変数の両方が同じレベルの場合にのみ表示されます。 どういう意味ですか？ これを確認する方法はありますか？
Re: バイナリデータと相関こんにちは、マーク、
このスクリプトをありがとう。本当に素晴らしいコードです！ それはうまく動いており、私はあなたがそれをどのように書いたかを学ぶのに時間を費やしました（スクリプトについてももう少し学んだと思います）！
あなたのコードでは、レポートからカッパ値または R Square(U) を取得する方法を理解しています。 手動で Fit Y by X を実行すると、カッパ係数を見つける場所がわかりません。 この係数とその計算方法について詳しく知りたいです。 データによっては、列全体が 1 である場合があり、それが緊急事態レポートに含まれている場合、レポートは作成されません。 ログと私のデバッグから、これはカッパ係数が計算されていないか、計算できないためだと思います。 どうしてこれなの？
Re: バイナリデータと相関ハイマーク、
スクリプトをありがとう。 私は今週仕事を休んでいますが、月曜日に試してみます.
再度、感謝します！
Re: バイナリデータと相関私のスクリプトはうまくいきましたか? 苦労したことはありますか？
Re: バイナリデータと相関ここに収集するスクリプトがありますR2乗 (U)とカッパバイナリ列のすべての組み合わせから:
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: バイナリデータと相関ご返事ありがとうございます！ 私はJSLにかなり慣れてきましたが、R2乗値をどのように収集できるかわかりません。
Re: バイナリデータと相関R 二乗 (U) は尤度に基づいていますが、連続変数の R 二乗とまったく同じように使用されます。
はい、p値の解釈は正しいです。
スクリプトを記述して、各ペアでコンティンジェンシー プラットフォームを起動し、R 2 乗 (U) 統計を収集して、カスタム ウィンドウでレポートすることができます。
ファイ測定に関しては、代わりにJMPが提供するものを調べて、それらが役立つかどうかを確認することができます. ここでも、すべての変数の測定値が 0 または 1 であるため、一致は関連性よりも優れた測定値になる可能性があります。
Re: バイナリデータと相関ハイマーク、
これありがとう！ 2 つの変数でコンティジェンシー分析を試しました。
私の R2 乗 (U) は 0.9208- です。これを正しく理解していれば、R2 乗は +1 にかなり近いため、これら 2 つの変数は互いの応答を予測します。
私の p 値は <.0001 です。これら 2 つの変数はバイナリであるため、合格または不合格 (1 または 0) のいずれかになります。
Ho: 1 つの変数の結果は、2 番目の変数には影響しません。
Ha: 1 つの変数の結果が 2 番目の変数に影響します。
私の p 値は 0.05 未満なので、対立仮説を支持して帰無仮説を棄却しますよね？
60 の異なるバイナリ変数があります。 RSquare 値を行列またはデータ テーブルに取得することは可能ですか? これは多変量相関行列に似ていますが、データ テーブルもうまく機能します。 私が取り組んでいることについて、これらすべての異なるレポートを用意する必要はありません。
ファイ係数について調べてみました。 それは、2 つのバイナリ変数間の関連性を定量化すると述べています。 スクリプトを書かずにJMPでこの計算を行うことはできませんか?
Re: バイナリデータと相関カテゴリ データは、連続データとは異なります。 ただし、一般的には類似の対策と方法があります。 たとえば、連続変数の場合のように相関について話す代わりに、次のことについて話します。協会また合意カテゴリ変数で。 このようなメジャーは多数あり、JMP は重要で一般的なメジャーのほとんどを提供します。
適切な方法と測定法は、カテゴリの性質によって異なります。
- レベル数 (2、3、またはそれ以上)
- モデリング タイプ (名義または順序)
- 両方の変数に同じレベルが使用されているかどうか
に興味があるようです合意同じものをキャプチャする 2 つの変数間公称、バイナリレベル。 を使用できます。分析する> Y を X でフィットを起動するコマンド不測の事態プラットホーム。 プラットフォーム メニューには、同意を取得するためのコマンドと、関連措置を取得するための別のコマンドが含まれています。
選択できることを覚えておいてくださいツール>ヘルプ次に、レポートをクリックして、その情報の特定のヘルプに直接移動します。
一般に、これらの測定値は相関のようにスケーリングされるため、解釈は同じです。
なぜファイ測度を選んだのかわかりません。 それについても話すことができます。
