Вопрос по корреляционной адаптометрии |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
Вопрос по корреляционной адаптометрии |
29.02.2012 - 18:14
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 3 Регистрация: 21.12.2011 Пользователь №: 23375 |
Уважаемые форумчане и эксперты, возник вопрос по корреляционной адаптометрии: а именно как сделать преобразование Фишера для коэффициентов корреляций?
Можно ли это сделать в spss statistics или где-нибудь еще? Или же вообще можно без него обойтись? |
|
31.10.2019 - 08:17
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1202 Регистрация: 13.01.2008 Из: Челябинск Пользователь №: 4704 |
Сообщение #19 подкорректировал, материалы к сообщению прикрепил.
|
|
7.01.2020 - 13:05
Сообщение
#3
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 902 Регистрация: 23.08.2010 Пользователь №: 22694 |
Сообщение #19 подкорректировал, материалы к сообщению прикрепил. Указанную главу в монографии прочел и вижу решение этой задачи немного иначе. Поскольку вектор признакового описания объектов содержит 11 координат, возникает соблазн изучения совместного распределения всех этих цитокинов, интерлейкинов и гормонов стресса. Тут бы я срочно вспомнил, что многомерные обобщения rho Спирмена предлагались Реймхартом и ван Зейленом (1978), Вольфом (1980) и Джо (1990). Посему для всех 4 групп я бы рассчитал соответствующие многомерные rho, состряпал бы из них интересующий меня линейный контраст и уж его-то с чувством, с толком, с расстановкой бутстрапировал бы до упаду. Опосля чего с устатку накатил бы шамбертена. P.S. Для датасета "Доноры" многомерный Спирмен rho(11)=0.007547. При тестировании матрицы попарных пирсоновских корреляций chi2=43.35[0.87], т.е. нулевая гипотеза о том, что корреляционная матрица не отличается от единичной, не отвергается. Словом, вес корреляционного графа для нее можно и не рассчитывать ). P.P.S. На стр. 176 монографии формула для G записана так, что формально условию |rij|>=cutoff соответствует и главная диагональ корр. матрицы. Де-факто же (как это следует из скрипта) суммируются только наддиагональные модули. В общем, на будущее в таких формулах при значке суммы надо просто указывать соотношение для i и j: "j>i". Сообщение отредактировал 100$ - 7.01.2020 - 13:12 |
|
10.01.2020 - 10:50
Сообщение
#4
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1202 Регистрация: 13.01.2008 Из: Челябинск Пользователь №: 4704 |
Указанную главу в монографии прочел и вижу решение этой задачи немного иначе. За поправку спасибо. Что касается многомерного подхода, то он, наряду с другими, имеет право на существование. Возможно, он лучше. Возможно ещё лучше брать из него главные компоненты или главные координаты. Но этим нужно специально заниматься, считать, сравнивать с результатами классического подхода и т.д. Я же пытался действовать в рамках используемой большинством практиков схемы, но поскольку сразу же обнаружил в ней минусы, то пришлось не ограничиться внедрением ресемплинга, а влезть поглубже. А о статистическом уровне массовых работ по КА можно судить по статьям отсюда: http://adaptometry.narod.ru/Index.htm Не хватило времени и сил поработать со второй составляющей корреляционной адаптометрии - дисперсией, которая вроде рассчитывается именно как многомерная дисперсия (могу ошибаться). А в чём считали многомерного Спирмена? Попытался в Нmisc под R, но у меня пакет встал с предупреждениями об ошибках и пока не считает вообще ничего... P.S. А вообще методика КА оказалась интересной. Я уже в 3 областях попробовал и везде "работает". У меня даже появилась своя идея объяснения эффекта в плюс к тем 7, что есть на сайте. Не такая крутая, конечно, но зато статистическая (и может быть самая правильная ;) ). Но это тоже нужно специально проверять, долго возиться с данными, причём чужими... Сообщение отредактировал nokh - 10.01.2020 - 11:10 |
|
10.01.2020 - 12:26
Сообщение
#5
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 902 Регистрация: 23.08.2010 Пользователь №: 22694 |
|
|