多変量相関やあ。
多変量相関で分析するための約 40 の変数があります。パラメトリック推定が必要なものもあれば、ノンパラメトリック推定が必要なものもあります。どの分析を実行する必要がありますか (スピアマン、REML、ペアワイズなど...)
ありがとう！
分析データ表他のRe: 多変量相関実際の問題のコンテキストで求めている実際のデータと結論または情報に関する詳細がなければ、「どの」方法を実行する必要があるかを言うのは困難です。 そして、それ自体が問題です...JMPの多変量設定で変数間の相関を調べるためのオプションがたくさんあるのに、なぜ「1つの」方法に限定するのでしょうか? ですから単純に、古き良きペアワイズ グラフィカル アプローチから始めて、データを探索するときにそこからメソッドを追加します。 これは、JMP の楽しさと優れた機能の半分です。「一方通行」のクッキー カッターだけのアプローチではなく、進んでいくうちに探索できます。 また、主成分などの高次相関分析を軽視しないでください...そこにも有益な情報があるかもしれません。 そして、何をするにしても、単数を「避け」、求めている関係を 1 番目、2 番目、3 番目にグラフィカルに視覚化します。 ここでも、JMP が活躍します。
Re: 多変量相関リプレイありがとうございます。実は私はこの結果を論文に掲載するよう求めています。たとえば、メソッドの1つがより「保存された」または厳密である場合、それを使用する方が良いと思います。
基本的に、どちらのモデルを使用するのがより「安全」かという問題です。
ありがとう！
Re: 多変量相関「...保存された、または厳しい」、または「...安全な...」などの単語は文脈なしでは意味がないため、一般的な統計手法について考えないことをお勧めします。 特定のデータ（連続/カテゴリ/離散数値/テキスト/複数の応答など）のコンテキストで、仮定、方法論に関して検討しているさまざまな方法を調査することで、時間を節約できると思います。 JMPはこれらすべてを「相関」空間でサポートしています）、それを収集するために使用される方法、データに関連する表現リスク（たとえば、関心のある母集団に対するサンプルフレームの関連性）は何か、次に1つまたは複数の方法を選択しますあなたの特定の文脈に最も合ったものです。
あなたが提起する他の完全に別の問題は、あなたが「公開」しようとしているということです。 わかりました、何の目的で公開しますか? 私が尋ねる理由は、規制遵守のようなもののために出版するということであれば、一般的に使用されているか、コンプライアンス評価のために指定されている分析アプローチのガイドラインがあるかもしれないからです。
Re: 多変量相関ピートのコメントに追加するだけです。 「正しい道」は一つではありません。 異なる統計学者は、好ましい方法に関して偏見を持っています。 一部の出版社には独自の偏見があります (通常は、彼らに助言する統計学者の機能です)。 それはそれを正しくしたり、他の方法を無効にしたりしません。 定量分析は、特に仮定の影響を受けます。 グラフィカルではありません。 分析は常に次の順序に従う必要があります。
1. 実用的 (SME の観点から理にかなっていますか)
2. グラフィカル (データのパターンと外れ値を探す)
3.定量的
Re: 多変量相関ありがとう ！実際、この観点は合理的に聞こえますが、私はそれを奨励すると思います。
