correlación multivariadaHola.
Tengo alrededor de 40 variables para analizar en la correlación multivariante. algunos de ellos necesitan estimación paramétrica y otros necesitan estimación no paramétrica. qué análisis debo realizar (spearman, REML, por pares, etc.)
¡Gracias!
AnalíticaTabla de datosOtroRe: correlación multivarianteSin muchos más detalles sobre los datos reales y las conclusiones o la información que está buscando en el contexto de su problema práctico, es difícil decir "cuál" método debe realizar. Y eso en sí mismo es una pregunta... ¿por qué limitarse a 'un' método cuando tiene muchas opciones para examinar la correlación entre variables en una configuración multivariada en JMP? Entonces, ingenuamente, comenzaría con un buen enfoque gráfico por pares a la antigua y luego agregaría métodos a partir de ahí a medida que explora sus datos. Esa es la mitad de la diversión y las excelentes características de JMP... puede explorar sobre la marcha sin un enfoque único de "un solo sentido". Y no descarte el análisis de correlación de orden superior, como los componentes principales... allí también podría haber oro informativo. Y hagas lo que hagas, 'evita' la mononumerosis y visualiza las relaciones que buscas gráficamente primero, segundo y tercero. Una vez más, aquí es donde brilla JMP.
Re: correlación multivariantemuchas gracias por tu repetición. en realidad estoy pidiendo publicar estos resultados en un documento. si, por ejemplo, uno de los métodos es más "conservado" o estricto, creo que es mejor usarlo.
básicamente la pregunta cuál de los modelos es más "seguro" de usar.
¡Gracias!
Re: correlación multivariadaLe animo a que no piense en los métodos estadísticos en general con palabras como '...conservado o estricto', o '...seguro...' ya que estas palabras no tienen significado sin contexto. Creo que puede aprovechar mejor su tiempo investigando los diferentes métodos que está considerando en función de sus suposiciones, metodología, en el contexto de sus datos específicos (continuos/categóricos/numérico discreto/texto/respuesta múltiple y así sucesivamente,,,, JMP admite todo esto en el espacio de 'correlación'), el método utilizado para recopilarlo, cuáles son los riesgos de representación (por ejemplo, la relevancia del marco de muestra para las poblaciones de interés) asociados con los datos, luego elija uno o más métodos que están más alineados con su contexto específico.
El otro problema completamente separado que planteas es que estás buscando 'publicar'. OK, ¿publicar con qué propósito? La razón por la que pregunto es si dice que publicar para algo como el cumplimiento normativo puede haber pautas para enfoques analíticos que se usan generalmente o se especifican para la evaluación del cumplimiento.
Re: correlación multivariadaSolo para agregar a los comentarios de Pete. No hay una manera correcta". Diferentes estadísticos tendrán su sesgo en cuanto al método preferido. Algunas editoriales tienen su sesgo (generalmente en función de los estadísticos que las asesoran). Eso no lo hace correcto ni invalida otros métodos. El análisis cuantitativo se ve particularmente afectado por las suposiciones. Gráfico menos. El análisis siempre debe seguir este orden:
1. Práctico (¿tiene sentido desde el punto de vista de las pymes)?
2. Gráfico (buscando patrones y valores atípicos en los datos)
3. Cuantitativo
Re: correlación multivariantegracias ! en realidad este punto de vista suena razonable, creo que lo alentaré.
