corrélation multivariéeSalut.
J'ai environ 40 variables à analyser dans la corrélation multivariée. certains d’entre eux nécessitent une estimation paramétrique et d’autres ont besoin d’une estimation non paramétrique. quelle analyse dois-je effectuer (spearman, REML, par paires etc...)
merci!
Ingénierie Qualité et ProcédésRe : corrélation multivariéemerci ! effectivement ce point de vue semble raisonnable, je pense que je vais l'encourager.
Re : corrélation multivariéeJuste pour ajouter aux commentaires de Pete. Il n’y a pas une seule « bonne voie ». Différents statisticiens auront leur parti pris quant à la méthode préférée. Certaines maisons d'édition ont leur parti pris (généralement fonction des statisticiens qui les conseillent). Cela ne rend pas les choses correctes et n’invalide pas les autres méthodes. L’analyse quantitative est particulièrement influencée par les hypothèses. Graphiquement, moins. L'analyse doit toujours suivre cet ordre :
1. Pratique (est-ce logique du point de vue des PME)
2. Graphique (recherche de modèles et de valeurs aberrantes dans les données)
3. Quantitatif
Re : corrélation multivariéeJe vous encourage à ne pas penser aux méthodes statistiques en général avec des mots comme « … conservé ou rigoureux » ou « … sûr » puisque ces mots n'ont aucune signification sans contexte. Je pense que votre temps peut être mieux utilisé en étudiant les différentes méthodes que vous envisagez par rapport à leurs hypothèses, leur méthodologie, dans le contexte de vos données spécifiques (continues/catégorielles/numériques discrètes/texte/réponses multiples et ainsi de suite,,,, JMP prend en charge tout cela dans l'espace de « corrélation »), la méthode utilisée pour les collecter, quels sont les risques de représentation (par exemple, pertinence de la base d'échantillonnage par rapport aux populations d'intérêt) associés aux données, puis choisissez une ou plusieurs méthodes. qui correspondent le mieux à votre contexte spécifique.
L'autre problème complètement distinct que vous soulevez est que vous cherchez à « publier ». OK, publier dans quel but ? La raison pour laquelle je demande est que si vous parlez de publication pour quelque chose comme la conformité réglementaire, il peut y avoir des lignes directrices pour les approches analytiques qui sont soit généralement utilisées, soit spécifiées pour l'évaluation de la conformité.
Re : corrélation multivariéemerci beaucoup pour votre replay. en fait, je demande la publication de ces résultats dans un article. si, par exemple, l'une des méthodes est plus "conservée" ou plus stricte, je pense qu'il est peut-être préférable de l'utiliser.
essentiellement la question de savoir lequel des modèles est le plus « sûr » à utiliser.
merci!
Re : corrélation multivariéeSans beaucoup plus de détails concernant les données réelles et les conclusions ou informations que vous recherchez dans le contexte de votre problème pratique, il est difficile de dire « quelle » méthode vous devez utiliser. Et c'est en soi une question... pourquoi se limiter à « une » méthode alors que vous disposez de nombreuses options pour examiner la corrélation entre les variables dans un environnement multivarié dans JMP ? Donc, naïvement, je commencerais par une bonne vieille approche graphique par paire, puis j'ajouterais des méthodes à partir de là au fur et à mesure que vous explorez vos données. C'est la moitié des fonctionnalités amusantes et géniales de JMP... que vous pouvez explorer au fur et à mesure, sans approche à sens unique. Et ne négligez pas l'analyse de corrélation d'ordre supérieur telle que les composantes principales... il pourrait également y avoir de l'or informationnel. Et quoi que vous fassiez, « évitez » la mononumérose et visualisez graphiquement les relations que vous recherchez en premier, deuxième et troisième. Encore une fois, c'est là que JMP brille.
