비정규 데이터와의 상관관계안녕하세요, JMP 커뮤니티 여러분,
연구 프로젝트를 위해 분석 중인 일부 데이터에 대해 질문이 있습니다. 내 프로젝트는 여러 의사의 0~10점 합의 순위와 이미지 분석 프로그램으로 측정된 여러 매개변수로 구성됩니다. 이미지 분석 프로그램은 매개변수를 뱉어냅니다. 저는 매개변수와 의사들의 합의 순위 사이의 상관관계를 찾으려고 노력하고 있습니다. 나는 통계 전문가는 아니지만 내가 하고 싶은 일이 무엇인지에 대해서는 잘 알고 있습니다. 나를 확인하거나 수정하는 데 도움을 줄 수 있다면 좋을 것입니다. 이는 모두 지속적인 조치입니다.
1. 이 데이터가 정상적인지 여부를 확인하고 싶습니다. 각 매개변수 및 합의 순위(->지속적 적합성-->정상--> 적합성)에 대한 분포로 이동하면 그 중 어느 것도 정상이 아니라는 것을 알 수 있습니다. 이걸 변형하고 싶나요? 아니면 비정규 데이터로 분석해도 괜찮을까요? 일부 이상값을 제거하려고 했지만 반드시 정상으로 만들지는 않았으며 변환된 데이터로 작업한 적이 없습니다.
2. 일단 정상화되면 상관관계를 분석하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 다중 선형 회귀? 다변량 방법?
이것이 의미가 있기를 바랍니다!
감사해요
Re: 비정규 데이터와의 상관관계통계적 유의성에 대한 선택은 귀하에게 달려 있습니다. P-값 < 0.05라는 기준은 보편적으로 허용되지 않습니다.
예, 모든 항의 p-값을 포함한 통계는 모델의 다른 항에 따라 달라집니다. 그렇기 때문에 용어를 추가하거나 제거하면 용어가 변경됩니다. 이것이 바로 우리가 한 번에 하나의 항(예: 가장 중요하지 않다고 간주되는 항)을 제거하고 새 모델 추정치를 재평가할 것을 권장하는 이유이기도 합니다.
매개변수 추정치의 부호는 변수가 로그 승산비의 증가 또는 감소와 연관되어 있는지 알려줄 것이라고 생각합니다.
Re: 비정규 데이터와의 상관관계죄송합니다. 이미지는 다음과 같습니다.
Re: 비정규 데이터와의 상관관계답장을 보내 주셔서 감사합니다! 매개변수는 연속적입니다(산소 포화도 수준 등).
설명하신 방법으로 수행했는데 필요한 결과를 얻은 것 같습니다. 비정규 데이터를 분석할 때 Spearman의 Rho와 Kendal의 Tau를 수행한 기억이 희미하거나 회귀를 실행하는 데 다른 요구 사항이 있다고 생각했다는 사실에 혼란이 있었던 것 같습니다.
말씀하신 대로 로지스틱 회귀 분석을 수행할 때 단순히 P<.05의 결과를 유의미한 상관 관계가 있는 것으로 해석해야 합니까? 또한 중요하지 않은 기능을 제거하면 다른 기능의 중요성도 높아집니다. 나는 이것을 보여주는 이미지를 아래에 첨부했습니다.
상관 특성(예: 양수 또는 음수, r 값 등)을 결정하려고 할 때 Y x X 플롯의 명목 반응과 각 매개변수를 살펴보는 것이 가장 좋습니까?
모든 도움에 다시 한번 감사드립니다, 마크.
Re: 비정규 데이터와의 상관관계나는 당신의 상황을 확실히 이해하고 싶습니다. 0-10의 서수 응답이 있습니다. 이미지 분석에서는 여러 '매개변수'가 측정됩니다. 연속 측정값인가요, 아니면 범주형 값인가요? 로지스틱 회귀를 사용하여 관계를 모델링하고 테스트할 수 있습니다. 이 경우 연속 변수에 대해 정의하는 것과 동일한 방식으로 선형 예측 변수를 정의합니다.
분석 > 적합 모델을 선택합니다. 응답을 선택하고 Y를 클릭합니다. 이미지 분석 매개변수가 있는 데이터 열을 선택하고 추가를 클릭합니다. (추가 효과만 가정하지만 적합성이 부족하다는 징후가 있는 경우 상호 작용 및 비선형 효과에 대한 항을 추가할 수도 있습니다.) 실행을 클릭합니다.
1. 데이터의 정규성 요구사항의 근거는 무엇입니까?
2. 로지스틱 회귀.
