Esta guía ilustra cómo calcular medidas de asociación no paramétricas (Rho de Spearman, Tau de Kendall y D de Hoeffding).
Correlaciones no paramétricas
- Desde una tabla de datos JMP abierta, seleccione Analizar > Métodos multivariados > Multivariado .
- Seleccione dos o más números continuos o discretos (nominales u ordinales) en Seleccionar columnas , haga clic en Y, Columnas y, luego, haga clic en Aceptar .
JMP produce una tabla de correlación y una matriz de diagrama de dispersión.
Consejos: Hay opciones para editar y añadir componentes al gráfico. Aquí seleccionamos añadir elipses de densidad no paramétricas y modificar el tamaño de los puntos (haga clic derecho en los diagramas de dispersión y seleccione Gráfico > Tamaño de marcador > 1, Pequeño ).
- Desde el triángulo rojo superior, seleccione Correlación no paramétrica y luego la medida de interés (que se muestra a continuación).
Se proporcionan los siguientes resultados (mostrados a continuación):
- El coeficiente de correlación calculado para el par de variables.
- El valor p, que muestra la significancia de la correlación.
- Un gráfico de barras que muestra los coeficientes de correlación.
La rho de Spearman ( r) es similar a la correlación de Pearson, pero se basa en rangos en lugar de los valores originales. Al igual que la correlación de Pearson, los valores oscilan entre -1 y +1, donde los valores absolutos mayores indican una relación más fuerte.
La Tau ( T) de Kendall se basa en el número de pares concordantes y discordantes de datos ordenados por rango. Su rango oscila entre -1 y +1.
La D de Hoeffding varía de -0,5 a 1. Mide la diferencia entre los rangos conjuntos de datos pareados y el producto de sus rangos marginales, y puede capturar relaciones no lineales.
Visite Métodos multivariados > Correlaciones y técnicas multivariadas en la Ayuda de JMP para obtener más información.
