이진 데이터 및 상관 관계저번에 이진 데이터와 상관 관계에 대해 질문했습니다. 나는 상관 계수를 행렬로 출력하는 다변량 상관 도구를 사용하고 있었습니다. 그러나 추가 연구에서 Pearson Product Moment Correlation을 사용하기 때문에 이 상관 도구를 사용하는 것이 범주형 데이터에 의미가 없다고 생각합니다. 내 데이터에서 각 값은 이진 데이터인 0 또는 1(통과 또는 실패)입니다. 이진수에 대한 상관 관계를 계산하기 위해 Phi 계수를 사용해야 한다는 것을 읽었습니다.
두 가지 질문이 있습니다.
1) 계수를 PPMC와 같은 방식으로 해석할 수 있습니까? +1에 가까울수록 강한 양의 상관관계가 있다는 것을 알고 있습니다. 이 계수를 제곱하면 여전히 결정 계수를 계산하는 데 사용할 수 있습니까?
2) JMP를 사용하여 계산할 수 있습니까? PPMC 대신 이 파이 계수를 계산하도록 상관 행렬을 변경하는 방법이 있습니까?
고마워, 나탈리
Re: 이진 데이터와 상관 관계다시 한번 감사합니다 마크! 당신의 도움은 훌륭했습니다 
Re: 이진 데이터와 상관 관계더 좋은 질문.
정말 "사과에서 사과로" 또는 "사과에서 오렌지로"입니다. 또한 연속 데이터와 범주 데이터의 차이입니다.
인텔리전스 분류와 금전적 자산에 대한 또 다른 분류가 있는 경우 Contingency를 사용하여 이러한 변수가 연관되어 있는지 확인할 수 있습니다. (연속 변수와 상관관계가 있는 것과 유사합니다.) 반면에 두 가지 지능 분류가 있는 경우 연관성을 평가할 수 있지만 더 엄격한 관계인 합의를 탐색할 수 있습니다. 두 분류가 동의한 횟수의 비율은 얼마입니까?
승산비로 연관성의 강도를 측정합니다. 우리는 Kappa와의 합의 강도를 측정합니다.
Re: 이진 데이터와 상관관계하, 좋은 질문입니다!
정답은 학습을 위한 변형이 있어야 한다는 것입니다. 조건이 무엇이든 항상 같은 답을 얻는다면 답이 달라지는 원인을 알 수 없습니다. 통계는 존재하지 않는 답변을 제공할 수 없습니다.
Re: 이진 데이터와 상관관계자, 그래서 카파 계수를 찾을 수 있는 곳을 찾았습니다. "계약 통계" 테이블 아래에 있습니다. "합의 통계" 테이블은 X 및 Y 변수의 수준이 동일한 경우에만 나타납니다. 그게 무슨 뜻이야? 이를 확인할 수 있는 방법이 있나요?
Re: 이진 데이터와 상관 관계안녕하세요 마크,
이 스크립트에 감사드립니다. 정말 멋진 코드입니다! 잘 돌아가고 있고, 어떻게 작성했는지 배우느라 시간을 보냈습니다(스크립팅에 대해서도 좀 더 배운 것 같습니다)!
귀하의 코드에서 보고서에서 kappa 값 또는 R Square(U)를 얻은 방법을 이해합니다. 수동으로 Fit Y by X를 수행하면 kappa 계수를 찾을 수 있는 위치가 표시되지 않습니다. 이 계수와 계산 방법에 대해 자세히 알고 싶습니다. 내 데이터 중 일부는 전체 열이 1로 가득 차 있을 수 있으며 비상 보고서에 포함되면 보고서가 작성되지 않습니다. 로그와 내 디버깅에서 카파 계수가 계산되지 않거나 계산될 수 없기 때문이라고 생각합니다. 왜 이런거야?
Re: 이진 데이터와 상관관계안녕 마크,
스크립트 주셔서 감사합니다. 나는 실제로 이번 주에 직장을 떠나 있지만 확실히 월요일에 시도할 것입니다.
다시 한번 감사합니다!
Re: 이진 데이터와 상관관계내 스크립트가 효과가 있었나요? 어려운 점은 없었나요?
Re: 이진 데이터와 상관 관계다음은 수집하는 스크립트입니다. 알스퀘어 (U) 그리고 카파 이진 열의 모든 조합에서:
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: 이진 데이터와 상관 관계답장 해주셔서 매우 감사합니다! JSL에 꽤 익숙해지고 있지만 RSquare 값을 어떻게 수집할 수 있는지 잘 모르겠습니다.
Re: 이진 데이터와 상관 관계R 제곱(U)은 우도를 기반으로 하지만 연속 변수가 있는 R 제곱과 정확히 동일하게 사용됩니다.
예, p-값에 대한 귀하의 해석이 정확합니다.
각 쌍으로 Contingency 플랫폼을 시작하고 R Square(U) 통계를 수집하고 사용자 지정 창에서 보고하도록 스크립트를 작성할 수 있습니다.
Phi 측정과 관련하여 JMP에서 제공하는 측정을 조사하여 유용한지 확인할 수 있습니다. 다시 말하지만, 모든 변수가 0 또는 1로 측정되므로 일치가 연관성보다 더 나은 척도일 수 있습니다.
Re: 이진 데이터와 상관 관계안녕 마크,
감사합니다! 두 변수에 대해 비상 분석을 시도했습니다.
내 RSquare(U)는 0.9208입니다. 따라서 이것을 올바르게 이해하면 RSquare가 +1에 상당히 가깝기 때문에 이 두 변수는 서로의 응답을 예측합니다.
내 p-값은 <.0001입니다. 이 두 변수는 이진수이므로 통과 또는 실패(1 또는 0)입니다.
Ho: 한 변수의 결과는 다른 변수에 영향을 미치지 않습니다.
하: 한 변수의 결과가 두 번째 변수에 영향을 미친다.
내 p-값이 0.05 미만이므로 대체 가설을 위해 귀무 가설을 기각합니다. 맞습니까?
60개의 서로 다른 이진 변수가 있습니다. RSquare 값을 행렬이나 데이터 테이블로 가져올 수 있습니까? 이것은 다변량 상관 행렬과 유사하지만 데이터 테이블도 잘 작동합니다. 내가 작업하고 있는 것에 대해 이렇게 다양한 보고서를 모두 가질 필요는 없습니다.
저는 파이 계수를 연구하고 있었습니다. 두 이진 변수 간의 연관성을 정량화한다고 합니다. 스크립트를 작성하지 않고 JMP에서 이 계산을 수행할 수 없습니까?
Re: 이진 데이터와 상관 관계범주형 데이터는 연속 데이터와 다릅니다. 그러나 일반적으로 유사한 조치와 방법이 있습니다. 예를 들어, 연속 변수와 마찬가지로 상관 관계에 대해 이야기하는 대신 다음과 같이 이야기합니다. 협회 또는 합의 범주형 변수를 사용합니다. 그러한 척도가 많이 있으며 JMP는 대부분의 중요하고 대중적인 척도를 제공합니다.
적절한 방법과 측정은 범주의 특성에 따라 다릅니다.
- 레벨 수(2, 3 이상)
- 모델링 유형(명목 또는 순서)
- 동일한 수준이 두 변수에 사용되는지 여부
에 관심을 가질 것 같습니다. 합의 동일한 것을 캡처하는 두 변수 사이 명사 같은 , 바이너리 수준. 당신은 사용할 수 있습니다 분석하다 > Y를 X로 맞추기 실행 명령 우연성 플랫폼. 플랫폼 메뉴에는 동의를 얻기 위한 명령과 연결 조치를 얻기 위한 또 다른 명령이 포함됩니다.
선택할 수 있음을 기억하십시오. 도구 > 돕다 그런 다음 보고서를 클릭하면 해당 정보에 대한 특정 도움말로 바로 이동합니다.
일반적으로 이러한 측정값은 상관관계와 같이 조정되므로 해석은 동일합니다.
Phi 측정값을 선택한 이유를 모르겠습니다. 우리도 그것에 대해 이야기할 수 있습니다.
