<\/p>\n
Mithilfe der polychorischen Korrelation<\/strong> wird die Korrelation zwischen Ordinalvariablen berechnet.<\/span><\/p>\n Denken Sie daran, dass Ordinalvariablen Variablen sind, deren m\u00f6gliche Werte kategorisch sind und eine nat\u00fcrliche Reihenfolge haben.<\/span><\/p>\n Hier sind einige Beispiele f\u00fcr Variablen, die auf einer Ordinalskala gemessen werden:<\/span><\/p>\n Der Wert der polychorischen Korrelation variiert zwischen -1 und 1, wobei:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen die Funktion polychor(x, y)<\/strong> aus dem Paket polycor<\/strong> verwenden, um die polychorische Korrelation zwischen zwei Ordinalvariablen in R zu berechnen.<\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Angenommen, Sie m\u00f6chten wissen, ob zwei verschiedene Filmbewertungsagenturen eine hohe Korrelation zwischen ihren Filmbewertungen aufweisen.<\/span><\/p>\n Wir bitten jede Agentur, 20 verschiedene Filme auf einer Skala von 1 bis 3 zu bewerten, wobei:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen den folgenden Code in R verwenden, um die polychorische Korrelation zwischen den Bewertungen der beiden Agenturen zu berechnen:<\/span><\/p>\n Die polychorische Korrelation betr\u00e4gt 0,78<\/strong> .<\/span><\/p>\n Dieser Wert ist ziemlich hoch, was darauf hindeutet, dass zwischen den Bewertungen der einzelnen Agenturen ein starker positiver Zusammenhang besteht.<\/span><\/p>\n Angenommen, Sie m\u00f6chten wissen, ob bei zwei verschiedenen Restaurants in der Nachbarschaft eine Korrelation zwischen den Kundenbewertungen ihrer Restaurants besteht.<\/span><\/p>\n Wir befragen nach dem Zufallsprinzip 20 Kunden, die in den beiden Restaurants gegessen haben, und bitten sie, ihre Gesamtzufriedenheit auf einer Skala von 1 bis 5 zu bewerten, wobei:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen den folgenden Code in R verwenden, um die polychorische Korrelation zwischen den Bewertungen der beiden Restaurants zu berechnen:<\/span><\/p>\n Die polychorische Korrelation betr\u00e4gt -0,13<\/strong> .<\/span><\/p>\n Dieser Wert liegt nahe bei Null, was darauf hindeutet, dass zwischen Restaurantbewertungen nur ein sehr geringer (wenn \u00fcberhaupt) Zusammenhang besteht.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere g\u00e4ngige Korrelationskoeffizienten in R berechnet werden:<\/span><\/p>\n So berechnen Sie die Spearman-Rangkorrelation in R<\/a> Mithilfe der polychorischen Korrelation wird die Korrelation zwischen Ordinalvariablen berechnet. Denken Sie daran, dass Ordinalvariablen Variablen sind, deren m\u00f6gliche Werte kategorisch sind und eine nat\u00fcrliche Reihenfolge haben. Hier sind einige Beispiele f\u00fcr Variablen, die auf einer Ordinalskala gemessen werden: Zufriedenheit : Sehr unzufrieden, unzufrieden, neutral, zufrieden, sehr zufrieden Einkommensniveau : Geringes Einkommen, mittleres Einkommen, hohes […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n\n
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Beispiel 1: Berechnen Sie die polychorische Korrelation f\u00fcr Filmbewertungen<\/strong><\/span><\/h3>\n
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library<\/span> (polycor)\n\n#define movie ratings for each agency\n<\/span>agency1 <- c(1, 1, 2, 2, 3, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 2)\nagency2 <- c(1, 1, 2, 1, 3, 3, 3, 2, 2, 3, 3, 3, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 3, 3)\n\n#calculate polychoric correlation between ratings\n<\/span>polychor(agency1, agency2)\n\n[1] 0.7828328\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel 2: Berechnen Sie die polychorische Korrelation f\u00fcr Restaurantbewertungen<\/strong><\/span><\/h3>\n
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library<\/span> (polycor)\n\n#define ratings for each restaurant\n<\/span>restaurant1 <- c(1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 4, 3, 4, 5, 5)\nrestaurant2 <- c(4, 3, 3, 4, 3, 3, 4, 5, 4, 4, 4, 5, 5, 4, 2, 1, 1, 2, 1, 4)\n\n#calculate polychoric correlation between ratings\n<\/span>polychor(restaurant1, restaurant2)\n\n[1] -0.1322774\n<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So berechnen Sie die Punkt-Biserial-Korrelation in R<\/a>
So berechnen Sie die Kreuzkorrelation in R<\/a>
So berechnen Sie die gleitende Korrelation in R<\/a>
So berechnen Sie die partielle Korrelation in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"