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좀이 서수 데이터 설문 조사 질문에서 얻은합니다. 제 경우에는 리 커트 스타일 응답입니다 (강하게 동의하지 않음-반대-중립-동의 함-매우 동의 함). 내 데이터에서 그들은 1-5로 코딩됩니다. 나는 의미가 여기에 많은 의미가 있다고 생각하지 않으므로 유용한 기본 요약 통계는 무엇입니까?

67 descriptive-statistics  likert  ordinal-data 

불연속적이고 연속적인 데이터에 대한이 질문에 대답 하면서, 나는 범주 형 데이터를 연속적인 것으로 취급하는 것이 거의 이치에 맞지 않는다고 주장했다. 그것의 얼굴에는 자명 한 것처럼 보이지만 직관은 종종 통계에 대한 좋지 않은 가이드이거나 적어도 내 것입니다. 그래서 지금 궁금합니다. 맞습니까? 아니면 범주 형 데이터에서 일부 연속체로의 변환이 실제로 유용한 기존의 …

57 categorical-data  data-transformation  ordinal-data  continuous-data 

사회 과학에 관한 많은 연구는 리 커트 척도를 사용합니다. Likert 데이터를 서수로 사용하는 것이 적절한시기와 간격 데이터로 사용하는 것이 적절한시기는 언제입니까?

52 ordinal-data  likert  scales  measurement 

올바르게 이해하면 1-5 척도의 도서 등급은 리 커트 점수입니다. 즉, 나를위한 3은 다른 사람을위한 3 일 필요는 없습니다. 서수 척도 IMO입니다. 실제로 서수 스케일을 평균화해서는 안되지만 모드, 중앙값 및 백분위 수를 확실히 취할 수 있습니다. 인구의 대부분이 위의 통계보다 수단을 이해하기 때문에 규칙 을 구부리 는 것이 '좋아' 입니까? 리서치 …

49 mean  ordinal-data  likert 

두 서수 변수 사이의 관계를 나타내는 적절한 그래프는 무엇입니까? 내가 생각할 수있는 몇 가지 옵션 : 임의의 지터가 추가 된 산점도는 서로 숨기는 지점을 중지합니다. 분명히 표준 그래픽-Minitab에서는이를 "개별 값 그림"이라고합니다. 내 의견으로는 데이터가 간격 스케일에서 온 것처럼 서수 레벨 사이의 일종의 선형 보간을 시각적으로 장려하므로 오도 될 수 있습니다. …

46 data-visualization  categorical-data  ordinal-data  scatterplot 

주요 성분 분석 (PCA), 탐색 적 요인 분석 (EFA) 및 확인 적 요인 분석 (CFA)을 완료하여 리 커트 척도 (5 단계 응답 : 없음, 약간, 약간, ..)로 데이터를 연속으로 처리했습니다. 변하기 쉬운. 그런 다음 Lavaan을 사용하여 변수를 범주 형으로 정의하는 CFA를 반복했습니다. 데이터가 본질적인 경우 어떤 유형의 분석이 적합하고 PCA …

28 pca  factor-analysis  ordinal-data  binary-data  likert 

이 질문 에서 다음과 같이 : 5 점 리 커트 항목 (예 : 삶의 만족도 : 불만족 함)에서 두 그룹 (예 : 남성과 여성)의 중심 경향의 차이를 테스트하려고한다고 상상해보십시오. 나는 t- 검정이 대부분의 목적에 대해 충분히 정확할 것이라고 생각하지만, 그룹 평균 간의 차이에 대한 부트 스트랩 테스트는 종종 더 정확한 …

22 t-test  ordinal-data  likert  scales 

출력 변수가 서수 인 것을 예측하도록 신경망을 설정했습니다. 가능한 세 가지 출력 A <B <C를 사용하여 아래에 설명합니다. 신경망을 사용하여 범주 형 데이터를 출력하는 방법은 매우 분명합니다. 출력은 마지막 (보통 완전히 연결된) 레이어의 소프트 맥스이며 범주 당 하나씩이며 예측 된 범주는 가장 큰 출력값을 가진 레이어입니다 (이는 많은 인기있는 모델의 …

20 neural-networks  ordinal-data  softmax 

서수 변수의 평균을 계산하는 것이 부적절하다고 여러 곳에서 읽었습니다. 부적절한 이유에 대한 직감을 얻으려고합니다. 나는 일반적으로 서수 변수가 정상적으로 분포되어 있지 않기 때문에 평균을 계산하면 부정확 한 표현을 얻을 수 있다고 생각합니다. 서수 변수의 평균을 계산하는 것이 부적절한 이유에 대해 더 자세한 추론을 할 수 있습니까?

20 mean  ordinal-data 

로짓 모델에서 각 수준에 더미 변수를 사용하는 것보다 독립적 인 서수 변수의 효과를 결정하는 더 똑똑한 방법이 있습니까?

18 logistic  logit  ordinal-data 

로짓 모델을 사용하고 있습니다. 내 종속 변수는 이진입니다. 그러나 범주 형이며 응답이 포함 된 독립 변수가 있습니다 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor. 따라서 서수입니다 ( "정량적 범주 형"). 모델에서 이것을 처리하는 방법을 잘 모르겠습니다. 사용하고 gretl있습니다. [@ttnphns의 참고 사항 : 문제는 모델이 로짓이라고 가정하지만 (종속적 독립 변수 …

18 regression  logistic  ordinal-data  predictor 

연속 종속 변수 y 와 순서 변수 X 1을 포함한 독립 변수가 주어지면 선형 모형을 R어떻게 적합 합니까? 이 유형의 모델에 대한 논문이 있습니까?

17 r  regression  lasso  ordinal-data  predictor 

caretR 의 패키지를 통해 그라디언트 부스팅 머신 알고리즘을 실험하고 있습니다 . 소규모 대학 입학 데이터 세트를 사용하여 다음 코드를 실행했습니다. library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

순열 검정 (랜덤 화 검정, 재 랜덤 화 검정 또는 정확한 검정이라고도 함)은 매우 유용하며, 예를 들어 요구되는 정규 분포 가정이 t-test충족되지 않고 순위에 따라 값을 변환 할 때 유용합니다. 비모수 테스트 Mann-Whitney-U-test는 더 많은 정보가 손실 될 수 있습니다. 그러나 이러한 종류의 테스트를 사용할 때 단 하나의 가정 만 …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

다음 사이의 상관 관계를 추정하고 싶습니다. 서수 변수 : 피험자들은 6 가지 종류의 과일에 대한 선호도를 1-5 척도로 평가해야합니다. 연속 변수 : 동일한 대상에게 이러한 과일을 신속하게 식별하도록 요청하여 6 개의 과일에 대한 평균 정확도를 얻습니다. Spearman rho가 이러한 데이터를 분석하는 가장 좋은 방법입니까? 아니면 고려할 수있는 다른 좋은 방법이 …

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