여러분 모두에게,
동일한 데이터에 대해 이변량 또는 다변량 분석을 수행할 때 얻은 다른 결과를 이해하는 데 문제가 있습니다.
1) 여기서는 두 변수 간의 이변량 분석을 수행했습니다. 내가 얻는 결과는 상관 관계 = 0입니다. 세 점은 같은 수직선 위에 있습니다.
2) 하나의 변수를 추가하고 다변수 분석을 수행하면 JMP에서 자동으로 REML 방식을 선택합니다. 이번에는 위와 같이 동일한 두 변수(SOT, LasP) 간의 상관관계를 확인할 때 결과는 0.9623!
3) 마지막으로 위에서 언급한 변수를 포함하여 여러 변수에 대한 다변량 분석을 계산하면 JMP가 자동으로 Pairwise 방법을 선택합니다. LasP와 SOT 사이의 상관 관계는 0과 같습니다(경우 1에서와 같이).
나는 다변수 계산에서 몇 가지 변수의 결과와 동일한 두 변수에 대해 y를 x에 맞추는 결과가 동일해야 한다고 생각했습니다(다른 공식으로 인해 약간의 차이가 있을 수 있음)… 이 결과를 어떻게 해석해야 할지 혼란스럽습니다.
누구든지 약간의 정리를 제공하고 어떤 방법에 의존할지 선택하는 방법을 설명하거나 세 가지 계산 중 하나에서 실수를 하고 있는지 여부를 알려주시겠습니까?
문안 인사,
사라
다양한 상황과 조건에 맞게 상관 계수를 추정하는 다양한 방법이 있습니다. 다른 방법은 동일한 데이터에 대해 다른 결과를 생성할 수 있습니다. 쌍별 상관 피어슨 상관 계수입니다. 그만큼 다른 두 가지 방법은 여기에 설명되어 있습니다. .
