非正規データとの相関こんにちはJMPコミュニティ、
研究プロジェクトで分析しているデータについて質問があります。私のプロジェクトは、複数の医師からの0-10のコンセンサスランキングと、画像解析プログラムによって測定されたいくつかのパラメータで構成されています。画像解析プログラムはパラメータを吐き出す。パラメータのいずれかと医師からのコンセンサスランキングとの間の相関関係を見つけようとしています。私はあまり統計的な人ではありませんが、私がやりたいことをよく知っています。あなたが私の確認や訂正を手伝ってくれるなら、それは素晴らしいことです。これらはすべて継続的な対策です。
1。このデータが正常かどうかを確認したいのですが。各パラメータとコンセンサスランキング - >連続フィット - >正常 - >適合度の分布に移動すると、どれも正常ではないことがわかります。これらを変換したいですか？それとも普通でないデータで分析しても大丈夫ですか？いくつかの異常値を取り除こうとしましたが、それが必ずしも正常になるわけではありませんでした。
2。通常の相関関係を分析するための最良の方法は何でしょうか。重回帰？多変量メソッド
これが理にかなっていることを願っています！
ありがとう
再：非正規データとの相関私はあなたの状況を確実に理解したいのです。あなたは序数の反応0-10を持っています。画像解析で測定されるいくつかの「パラメータ」があります。それらは継続的な測定なのか、それともカテゴリ値なのか？ロジスティック回帰を使用して、関係をモデル化しテストすることができます。この場合の線形予測子は、連続変数の場合と同じ方法で定義します。
[解析]> [モデルに合わせる]を選択します。応答を選択してYをクリックします。画像解析パラメータを含むデータ列を選択してAddをクリックします。（私は加法的効果のみを想定していますが、当てはまりの欠如の兆候がある場合は、相互作用や非線形効果に関する用語を追加することもできます。）[実行]をクリックします。
1。データの正規性の要件の根拠は何ですか？
2。ロジスティック回帰
再：非正規データとの相関返信いただきありがとうございます！パラメータは連続的です（酸素飽和度レベルなど）。
私はあなたが説明した方法をしました、そして私が必要とする結果を得たようです。私は、通常でないデータを分析するときにSpearmanのRhoとKendalのTauを実行したこと、または回帰を実行するために異なる要件があることを考えたことを少し気にかけていることに混乱していると思います。
あなたが述べたようにロジスティック回帰をするとき、私は単にP <0.05の結果を有意に相関していると解釈するだけでしょうか？さらに、重要でない機能を削除すると、他の機能の重要性が増します。これを示す下の画像を添付しました。
相関特性、すなわち正または負、r値などを決定しようとするとき、Y×Xプロット上の各パラメータと名目上の応答との比較を検討したほうがよいでしょうか。
Markさん、どうもありがとうございました。
再：非正規データとの相関すみません、ここに画像がありました。
再：非正規データとの相関統計的有意性の選択はあなた次第です。Ｐ値＜０．０５の基準は、普遍的に許容されるものではない。
はい。任意の項のp値を含む統計は、モデル内の他の項に依存します。そのため、用語を追加または削除したときにそれらが変わるのはそのためです。そのため、一度に1つの項（たとえば、最下位と見なされる項）を削除して、新しいモデル推定値を再評価することをお勧めします。
変数が対数オッズ比の増加または減少に関連しているかどうかは、パラメーター推定値の符号によってわかります。
