Korelasi dengan variabel kategori tidak teratur

Saya memiliki dataframe dengan banyak pengamatan dan banyak variabel. Beberapa dari mereka adalah kategoris (tidak teratur) dan yang lainnya numerik.

Saya mencari hubungan antara variabel-variabel ini. Saya sudah bisa menghitung korelasi untuk variabel numerik (korelasi Spearman) tetapi:

• Saya tidak tahu bagaimana mengukur korelasi antara variabel kategori tidak teratur.
• Saya tidak tahu bagaimana mengukur korelasi antara variabel kategori tidak teratur dan variabel numerik.

Adakah yang tahu bagaimana ini bisa dilakukan? Jika demikian, apakah ada fungsi R yang menerapkan metode ini?

Itu tergantung pada arti korelasi yang Anda inginkan. Ketika Anda menjalankan korelasi momen produk Pearson yang prototipikal, Anda mendapatkan ukuran kekuatan asosiasi dan Anda mendapatkan uji signifikansi asosiasi tersebut. Namun yang lebih khas, uji signifikansi dan ukuran ukuran efek berbeda.

Tes signifikansi:

• Continuous vs. Nominal: menjalankan ANOVA . Di R, Anda bisa menggunakan ? Aov .
• Nominal vs. Nominal: jalankan uji chi-squared . Di R, Anda menggunakan ? Chisq.test .

Ukuran efek (kekuatan asosiasi):

• Continuous vs. Nominal: menghitung korelasi intraclass . Dalam R, Anda dapat menggunakan ? ICC dalam paket psik ; ada juga paket ICC .
• Nominal vs Nominal: menghitung Cramer V . Di R, Anda dapat menggunakan ? Assocstats dalam paket vcd .

Saya telah melihat cheatsheet berikut ini ditautkan sebelumnya:

https://stats.idre.ucla.edu/other/mult-pkg/whatstat/

Mungkin bermanfaat bagi Anda. Bahkan memiliki tautan ke perpustakaan R tertentu.

Jika Anda ingin matriks korelasi variabel kategorikal, Anda dapat menggunakan fungsi wrapper berikut (membutuhkan paket 'vcd'):

catcorrm <- function(vars, dat) sapply(vars, function(y) sapply(vars, function(x) assocstats(table(dat[,x], dat[,y]))$cramer))

Dimana:

vars adalah vektor string dari variabel kategori yang ingin Anda korelasikan

dat adalah data.frame yang berisi variabel

Hasilnya adalah matriks Cramer's V's.

$X$$K$$t_i$$K$$i=1, \dots, p$$X$$t_i$$R^2$

Analisis semacam itu dapat dilihat sebagai generalisasi dari analisis korespondensi berganda, dan dikenal dengan banyak nama, seperti analisis korelasi kanonik, analisis homogenitas, dan banyak lainnya. Implementasi dalam R ada dalam homalspaket (pada CRAN). googling untuk beberapa nama ini akan memberikan banyak informasi, ada buku lengkap: Albert Gifi, "Analisis Multivariat Nonlinear". Semoga berhasil!

Saya memiliki masalah yang sama dan saya mencoba Chi-squared-Test seperti yang disarankan tetapi saya menjadi sangat bingung dalam menilai Nilai-P terhadap Hipotesis NULL.

Saya akan menjelaskan bagaimana saya menafsirkan variabel kategori. Saya tidak yakin seberapa relevan hal ini dalam kasus Anda. Saya memiliki Variabel Respons Y dan dua Variabel Prediktor X1 dan X2 di mana X2 menjadi variabel kategorikal dengan dua level mengatakan 1 dan 2. Saya mencoba menyesuaikan Model Linear

ols = lm(Y ~ X1 + X2, data=mydata)

Tetapi saya ingin memahami bagaimana tingkat X2 yang berbeda sesuai dengan persamaan di atas. Saya menemukan fungsi R oleh ()

by(mydata,X2,function(x) summary(lm(Y~X1,data=x)))

Apa yang dilakukan kode ini adalah, ia mencoba menyesuaikan Model Linear untuk setiap level X2. Ini memberi saya semua P-value dan R-square, kesalahan standar residual yang saya mengerti dan dapat menafsirkan.

Sekali lagi saya tidak yakin apakah ini yang Anda inginkan. Saya semacam membandingkan nilai X2 yang berbeda dalam memprediksi Y.

Untuk mengukur kekuatan tautan antara dua variabel kategori saya lebih suka menyarankan penggunaan tab silang dengan stat chisquare

untuk mengukur kekuatan tautan antara variabel numerik dan variabel, Anda dapat menggunakan perbandingan rata-rata untuk melihat apakah itu berubah secara signifikan dari satu kategori ke kategori lainnya.