Koreliacinė analizė ir statistika

Study Notes

Koreliacinė analizė: sąsaja tarp kintamųjų

Dydžiai gali būti susiję arba nesusiję, o sąsaja yra ryšys tarp jų.
Ryšys gali būti deterministinis ar statistinis.
Monotoninis ryšys yra nedidėjantis arba nemažėjantis, o nemonotoninis – vinguriuojantis.
Sąsaja neparodo priežastingumo.
Koreliacinė analizė yra statistinių metodų, skirtų tiesinio (ar monotoninio) ryšio tarp kiekybinių (ar ranginių) kintamųjų analizei, visuma.
Koreliacijos koeficientas yra skaitinis koreliacijos stiprumo matas.
Koreliacija parodo ryšio kryptį.
Koreliacijos koeficientas įgyja reikšmes nuo -1 iki 1, o arti -1 arba 1 reikšmės rodo stipresnę priklausomybę tarp kintamųjų.
Koreliacija nepaaiškina priežastingumo.
Koreliacijos koeficientas netinka nemonotoniniam ryšiui.
Koreliacinė analizė gali būti atliekama naudojant tiesinę arba ranginę koreliaciją.
Sąsaja tarp kintamųjų turėtų būti aprašoma nurodant taikytą metodą, sąsajos stiprumą, statistinę reikšmingumą ir grafiškai atvaizduojant.Statistinė koreliacija ir nominaliųjų duomenų analizė
Skirstiniai kintamieji gali turėti tiesinį arba ne tiesinį ryšį.
Koreliacijos koeficientas matuoja stiprumą ir kryptį tarp dviejų kintamųjų.
Pirsono tiesinė koreliacija yra dažniausiai naudojamas koeficientas, nes jis yra lengvai interpretuojamas.
Spirmeno ranginė koreliacija yra geriau naudoti esant mažai imčiai arba kai yra daug pasikartojančių reikšmių.
Kendalo koreliacijos koeficientas yra mažiau jautrus matavimo klaidoms ir geriau atspindi tikrąją koreliaciją generalinėje aibėje.
Koreliacija nerodo priežasties, tik ryšio tarp kintamųjų stiprumą.
Nominaliųjų duomenų analizė prasideda absoliučiųjų dažnių lentelės sudarymu.
Absoliutusis dažnis parodo, kiek kartų ta reikšmė pasikartojo duomenų sekoje.
Proporcija yra kurios nors kintamojo reikšmės arba reikšmių intervalo santykinis dažnis imtyje.
Suderinamumas yra kelių skirstinių atitikimas, pvz., empiriškai gautų ir teoriškai apskaičiuotų proporcijų atitikimas.
Ryšys tarp kintamųjų reiškia, kad žinodami vieno kintamojo reikšmę, galime spėti kito kintamojo reikšmę.
Požymių nepriklausomumas yra atvirkštinė situacija ryšio tarp kategorinių kintamųjų buvimui.Statistinės analizės kategoriniams duomenims pagrindai
Suderinamumo uždavinys lygina empirinius skirstinius su teoriniais.
Suderinamumo uždaviniuose hipotezės teigia, kad proporcijos yra vienodos.
Suderinamumo kriterijai gali būti tikslieji arba aproksimaciniai.
Tikslusis binominis suderinamumo kriterijus tinka, kai yra tik 2 grupės.
Tikslusis multinominis suderinamumo kriterijus tinka, kai yra kelios grupės.
𝜒2 suderinamumo kriterijus tinka, kai yra daugiau nei 2 grupės.
G suderinamumo kriterijus tinka, kai imties dydis didelis.
Statistinis reikšmingumas priklauso nuo 𝜶 reikšmės ir gali būti naudojamas priimant išvadas.
GA homogeniškumo uždavinys tiria, ar proporcijos skirtingose populiacijose yra vienodos.
GA homogeniškumo kriterijai gali būti Fišerio, 𝜒2 arba G.
Požymių nepriklausomumo uždavinys tiria, ar kintamieji yra priklausomi.
Požymių nepriklausomumo kriterijai gali būti Fišerio, 𝜒2 arba G.Nominaliųjų kintamųjų ryšio stiprumo vertinimo kriterijai
Didžiausio tikėtinumo santykio kriterijus (GLL), tinka tomis pačiomis sąlygomis kaip chi-kvadrato kriterijus.
GLL yra tikslus su mažomis imtimis, kai n > 1000, naudojamas Fišerio kriterijus.
Ryšio stiprumas yra statistiškai reikšmingas, kai p < 0,05.
Požymių nepriklausomumo ir GA homogeniškumo taisyklės yra tokios pačios, tačiau statistinis modelis ir imties procedūra skiriasi.
McNemar ir Cochran Q kriterijai naudojami kartotiniams matavimams.
Post-hoc analizė galima, kai yra daugiau nei 2 kategorijos.
Ryšio stiprumas tarp nominaliųjų kintamųjų gali būti vertinamas naudojant Kramerio V.
Kramerio V rodo ryšio stiprumą nuo 0 iki 1.
Efekto dydžio interpretacija priklauso nuo kategorijų skaičiaus.
Gudmano-Kruskalo 𝜆 rodo, kiek sumažėja vieno kintamojo klaidos, žinant kito kintamojo kategoriją.
Gudmano-Kruskalo 𝝉 yra interpretuojamas kaip 𝜆.
Yra ir kitų koeficientų, pvz. santykinė rizika, galimybių santykis, entropijos koeficientas, kontingencijos koeficientas, koeficientas 𝜑 ir Julio asociacijos koeficientas Q.

Description

Šiame kvize išmoksite daugiau apie koreliacinę analizę, statistinę analizę kategoriniams duomenims ir nominaliųjų kintamųjų ryšio stiprumo vertinimo kriterijus. Sužinosite, ką reiškia koreliacijos koeficientas, kaip atskirti monotonin

Koreliacinė analizė ir statistika

Choose a study mode

Podcast

Questions and Answers

Koks yra koeficientas, naudojamas vertinant dviejų kintamųjų sąsają, kai abu kintamieji yra nominalūs?

Koks koeficientas naudojamas vertinant dviejų kintamųjų sąsają, kai abu kintamieji yra nominalūs ir yra daugiau nei 2 lygiai?

Koks koeficientas naudojamas vertinant dviejų kintamųjų sąsają, kai bent vienas kintamasis yra ordinalus?

Koks koeficientas naudojamas vertinant dviejų kintamųjų sąsają, kai abu kintamieji yra intervaliniai arba santykiniai?

Kuris koeficientas yra panašus į kontingencijos koeficientą, bet naudojamas vertinant ryšio stiprumą tarp trijų ar daugiau kintamųjų?

Kuris koeficientas yra naudojamas vertinant ryšio stiprumą tarp dviejų intervalinių kintamųjų, kai ryšys yra ne linijinis?

Kuris koeficientas yra naudojamas vertinant ryšio stiprumą tarp dviejų nominalių kintamųjų?

Kuris koeficientas yra naudojamas vertinant ryšio stiprumą tarp dviejų ordinalių kintamųjų?

Kuris koeficientas yra naudojamas vertinant ryšio stiprumą tarp dviejų nominalių kintamųjų, kai yra daugiau nei 2 lygiai?

Study Notes

Studying That Suits You

Description

More Like This

Artificial Dichotomous Variables Quiz and Flashcards

Simple Regression Analysis Quiz

Correlation Analysis Module

Correlation and Linear Regression Concepts

Upgrade to continue