주문 데이터의 상관 계수 : Kendall 's Tau vs Polychoric vs Spearman 's rho

연구자 들은 일반적 으로 Polychoric Correlation을 다루는 정렬 된 측정 으로 관리하는 것처럼 보입니다 . (예를 들어, 요인 분석을 수행하기 전에 행렬을 만드는 데 사용됩니다.) 왜 그렇습니까?

Kendall Tau 순위 상관 계수 및 Spearman의 순위 상관 계수 도 주문 된 데이터에 적합합니다.

이러한 상관 계수에 대한 'pro'및 'contra'포인트를 환영합니다.

의견에 부분적으로 답변 :

위키피디아 링크 상태에서 알 수 있듯이, 다항식 상관 관계는 매니페스트 서수 변수가 잠재 정규 변수를 분류하는 것으로 가정합니다. Kendall의 tau & Spearman의 상관 관계는 이것을 가정하지 않습니다. 그 이외의 차이점은 Kendall Tau 또는 Spearman 's rho 에서 다룹 니까? 아직 다루지 않은 내용이 남아 있으면 수정하기 위해 편집하십시오. – 궁

(일반적으로 폴리 코릭이 적합하지 않다는 것을 의미합니까? – drobnbobn)

그것은 명백한 서수 변수가 잠재적 인 정상 변수를 분류하고 다른 것이 아닌 경우 다항식이 적절하다는 것을 의미합니다. (실제로, 당신이 거의 가정을 알지 못하고 실제로 확인할 수 없기 때문에 이것을 가정하고 다른 방법으로 기꺼이 할 때와 더 비슷합니다.) , 내 대답을 참조하십시오 : 로짓과 프로 빗 모델의 차이점 . – 궁