Полихорическая корреляция

В статистике полихорическая корреляция ^[1] Это метод оценки корреляции между двумя предполагаемыми нормально распределенными непрерывными латентными переменными на основе двух наблюдаемых порядковых переменных . Тетрахорическая корреляция является частным случаем полихорической корреляции, применимой, когда обе наблюдаемые переменные дихотомичны . Эти названия происходят от полихорического и тетрахорического рядов, которые используются для оценки этих корреляций.

Приложения и примеры

Этот метод часто применяется при анализе вопросов в инструментах самоотчета, таких как личностные тесты и опросы , в которых часто используются рейтинговые шкалы с небольшим количеством вариантов ответа (например, «полностью не согласен» или «полностью согласен»). Чем меньше количество категорий ответов, тем сильнее будет ослабляться корреляция между скрытыми непрерывными переменными. Ли, Пун и Бентлер (1995) рекомендовали двухэтапный подход к факторному анализу для оценки факторной структуры тестов, включающих порядково измеряемые элементы. Киванука и его коллеги (2022) также проиллюстрировали применение полихорических корреляций и полихорического подтверждающего факторного анализа в сестринской науке. Это направлено на уменьшение влияния статистических артефактов, таких как количество шкал ответов или асимметрия переменных, что приводит к группировке элементов по факторам. В некоторых дисциплинах статистический метод применяется редко, однако некоторые ученые [1] продемонстрировали, как его можно использовать в качестве альтернативы корреляции Пирсона.

Программное обеспечение

Mplus от Мутена и Мутена [2]
пакет Polycor в R от Джона Фокса [3]
пакет psych на языке R Уильяма Ревелла [4]
пакет лаваана на языке R от Ива Росселя [5]
пакет semopy на Python от Георгия Мещерякова [6]
ПРЕЛИС
Программа ПОЛИКОРР
PROC CORR в SAS (с опциями POLYCHORIC или OUTPLC=) [7]
Обширный список программного обеспечения для расчета полихорической корреляции, автор: Джон Юберсакс [8]
package polychoric in Stata by Stas Kolenikov [9]

См. также

Модель порога ответственности

Ссылки

^ «Руководство по базовым процедурам SAS (R) 9.3: статистические процедуры, второе издание» . support.sas.com . Проверено 10 января 2018 г.

Ли, С.-Ю., Пун, Вайоминг, и Бентлер, ПМ (1995). «Двухэтапная оценка моделей структурных уравнений с непрерывными и политомическими переменными». Британский журнал математической и статистической психологии , 48, 339–358.
Бонетт, Д.Г., и Прайс Р.М. (2005). «Методы вывода для тетрахорического коэффициента корреляции». Журнал образовательной и поведенческой статистики , 30, 213.
Драсгоу, Ф. (1986). Полихорические и полисерийные корреляции . В Коц, Сэмюэл, Нараянасвами Балакришнан, Кэмпбелл Б. Рид, Брани Видакович и Норман Л. Джонсон (редакторы), Энциклопедия статистических наук , Vol. 7. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Джон Уайли, стр. 68–74.
Киванука Ф., Копра Дж., Сак-Данкоски Н., Наньонга Р.К. и Квист Т. (2022). «Полихорическая корреляция с порядковыми данными в сестринских исследованиях». Исследования в области сестринского дела, 10.1097/NNR.0000000000000614 . Предварительная онлайн-публикация. https://doi.org/10.1097/NNR.0000000000000614 .

Внешние ссылки

Тетрахорические и полихорические коэффициенты корреляции

[1] «Руководство по базовым процедурам SAS (R) 9.3: статистические процедуры, второе издание» . support.sas.com . Проверено 10 января 2018 г.

[1]