與非常態資料的相關性JMP 社群您好，
我對我正在分析的一個研究項目的一些數據有疑問。 我的項目包括多個醫生從 0 到 10 的共識排名以及透過影像分析程式測量的幾個參數。 影像分析程式輸出參數。 我試圖找到任何參數與醫生的共識排名之間的相關性。 我不太懂統計，但很清楚自己想做什麼。 如果您能幫助驗證或糾正我，那就太好了。 這些都是持續不斷的措施。
1.我想判斷這個數據是否正常。 當我對每個參數進行分佈和共識排名-->連續擬合-->正常-->擬合優度時，我發現它們都不是正常的。 我想改變這些嗎？ 或是用非常態資料來分析可以嗎？ 我嘗試刪除一些異常值，但不一定使其正常，而且當我從未處理過轉換後的資料時。
2. 一旦相關性正常，分析相關性的最佳方法是什麼？ 多元線性迴歸？ 多元方法？
我希望這是有道理的！
謝謝
回覆：與非常態資料的相關性統計顯著性的選擇取決於您。 P 值 < 0.05 的標準並未被普遍接受。
是的，統計資料（包括任何項目的 p 值）取決於模型中的其他項目。 這就是為什麼當您新增或刪除術語時它們會發生變化。 這也是為什麼我們建議一次刪除一項（例如，被認為最不重要的一項）並重新評估新模型估計的原因。
我認為參數估計的符號會告訴您該變數是否與對數優勢比的增加或減少有關。
回覆：與非常態資料的相關性抱歉，這是圖片。
回覆：與非常態資料的相關性謝謝回覆！ 這些參數是連續的（例如氧飽和度水平）。
我按照你描述的方法做了，看起來我已經得到我需要的結果了。 我想我的困惑在於，我隱約記得在分析非常態資料時進行過 Spearman's Rho 和 Kendal's Tau，或認為運行回歸有不同的要求。
當進行您提到的邏輯迴歸時，我是否會簡單地將 P<.05 的結果解釋為顯著相關？ 此外，當刪除不重要的特徵時，其他特徵的重要性就會增加。 我在下面附上了顯示這一點的圖片。
當嘗試確定相關特徵（即正值或負值、r 值等）時，最好是查看 Y x X 圖上的每個參數與標稱響應嗎？
再次感謝您的幫助，馬克。
回覆：與非常態資料的相關性我想確定我了解你的情況。 您的順序回應為 0-10。 您在影像分析中測量了幾個“參數”。 它們是連續測量值還是分類值？ 您可以使用邏輯迴歸來建模和測試這種關係。 在這種情況下，您定義線性預測變數的方式與定義連續變數的方式相同。
選擇分析 > 擬合模型。 選擇響應並點擊 Y。 選擇具有影像分析參數的資料列，然後按一下「新增」。 （我假設只有加性效應，但如果有跡象表明缺乏擬合，您還可以添加交互作用和非線性效應項。）單擊“運行”。
1.資料常態性要求的依據是什麼？
2.邏輯迴歸。
