Corrélations avec les ordinauxSalut,
À partir des résultats des corrélations dans l'évaluation de la conception, je ne comprends pas comment vous estimez la corrélation de
- un facteur ordinal et continu et
- la corrélation entre deux ordinaux.
Si je comprends bien, la corrélation entre continue est la valeur absolue de la corrélation de Pearson mais qu'est-ce que c'est quand les ordinaux sont impliqués?

Je peux voir que dans les ordinaux, les corrélations disponibles sont (nombre de niveaux) - 1 mais je ne sais pas comment calculer ces corrélations.
Par exemple, la variable ordinale X3 est représentée par X3 1 et X3 2, mais pas X3 3.
Cependant, lorsque le X3 est évalué par rapport à l'autre X4 ordinal, les corrélations concernent l'ensemble des X3 par rapport aux niveaux X4 spécifiques (c'est-à-dire X3*X4 1 et X3*X4 2 - donc tous les niveaux X4)


Merci pour votre temps.
VE
BICHERe : Corrélations avec les ordinauxLa corrélation des estimations utilise les colonnes de la matrice du modèle. Vous devez étendre la colonne de ce facteur dans la matrice de conception aux colonnes de la matrice du modèle. Le nombre de colonnes dans la matrice du modèle est inférieur de 1 au nombre de niveaux. En effet, l'estimation du dernier niveau est égale à la somme négative des estimations des autres niveaux.

Voir la documentation sur le paramétrisation du modèle linéaire dans JMP.
Re : Corrélations avec les ordinauxSalut,
Merci pour votre réponse.
Cependant, je ne suis pas sûr de comprendre comment faire cela. Je comprends que ce n'est pas aussi simple que d'obtenir la matrice de conception et de vérifier les corrélations.
J'ai besoin d'avoir la matrice du modèle, ce qui signifie que je dois d'abord définir un modèle. Mais alors, quoi ?
Comment trouver la matrice du modèle sur JMP ?
Et comment étendre la matrice du modèle à l'aide de mon DoE ?
Et puis sur matrice expansée qu'est-ce que je fais pour trouver la corrélation ?
Merci pour votre temps
Re : Corrélations avec les ordinauxJe ne sais pas pourquoi vous souhaitez calculer la corrélation des estimations alors que JMP vous la fournit au stade de la conception et au stade de l'analyse. Voici un exemple du Help > Scripting Guide > Objects qui illustre comment obtenir la matrice modèle X :
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Drug.jmp" );
obj = dt << Fit Model(
Y( :y ),
Effects( :Drug, :x ),
Personality( Standard Least Squares ),
Emphasis( Minimal Report ),
Run
);
G = obj << Get X Matrix;
Show( G );