Questions tagged «ordinal-data»

我有一些从调查问题中获得的序数数据。在我的情况下，它们是李克特风格的回应（强烈不同意-不同意-中立-同意-强烈同意）。在我的数据中，它们被编码为1-5。 我认为均值在这里意义不大，那么什么基本的汇总统计数据被认为有用呢？

67 descriptive-statistics  likert  ordinal-data 

在回答有关离散数据和连续数据的问题时，我断言，将分类数据视为连续数据很少有意义。 从表面上看，这似乎是不言而喻的，但是直觉通常不是一个很好的统计指南，或者至少是我的。所以现在我在想：这是真的吗？还是已经建立了从分类数据到某个连续体的转换实际上有用的分析？如果数据是序数会有所不同吗？

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

社会科学中的许多研究都使用李克特量表。什么时候适合使用Likert数据作为序数，什么时候适合将其用作间隔数据？

52 ordinal-data  likert  scales  measurement 

如果我理解正确，则图书评分为1-5的等级就是李克特分数。也就是说，对我来说3不一定代表其他人3。这是有序规模的IMO。一个不应该真正地平均序数标度，但绝对可以采用众数，中位数和百分位数。 那么，既然大部分人口比上述统计数据都了解经济手段，那么弯曲规则就可以吗？尽管研究界强烈谴责采用基于李克特量表的数据的平均值，但与大众一起这样做（实际上）是可以的吗？在这种情况下，以平均值为起点是否会产生误导？ 像亚马逊这样的公司似乎不太可能迷失于基本统计数据，但是如果不是这样的话，我在这里会缺少什么呢？我们是否可以说序数标度是序数的便利近似值以证明采用均值是合理的？有什么理由？

49 mean  ordinal-data  likert 

什么是合适的图来说明两个序数变量之间的关系？ 我能想到的几种选择： 散点图，添加了随机抖动以使停止点彼此隐藏。显然是标准图形-Minitab将其称为“个体值图”。在我看来，这可能会产生误导，因为它在视觉上鼓励在序数级别之间进行线性插值，就好像数据来自间隔刻度。 调整散点图，以便点的大小（面积）代表级别组合的频率，而不是为每个采样单位绘制一个点。我偶尔在实践中看到过这样的情节。它们可能很难阅读，但是这些点位于规则排列的点阵上，这在一定程度上克服了对抖动分散图的批评，即它在视觉上“使数据间隔”。 特别是，如果将变量之一视为因变量，则按独立变量级别分组的箱形图。如果因变量的级别数不够高（非常“平坦”，缺少晶须或什至更糟的四分位数塌陷，使得无法通过视觉识别中位数），则可能看起来很糟糕，但是至少引起了人们对中位数和四分位数的关注序数变量的相关描述统计量。 带有热图以指示频率的单元格值表或空白网格。视觉上与散点图不同，但从概念上讲类似于散点图，点区域显示频率。 还有其他想法，或关于哪种情节更可取的想法？是否有某些研究领域将某些序数对纵坐标图视为标准？（我似乎还记得频率热图在基因组学中很普遍，但我怀疑频率相对于标称值与标称值更常见。）我也很希望从Agresti那里获得有关好的标准参考的建议。 如果有人想用图解来说明，则可以使用伪造样本数据的R代码。 “锻炼对您有多重要？” 1 =一点都不重要，2 =一点都不重要，3 =既不重要也不重要，4 =有点重要，5 =非常重要。 “您多长时间定期跑步10分钟或更长时间？” 1 =永不，2 =每两周少于一次，3 =每1或2周一次，4 =每周2或3次，5 =每周4次或更多。 如果将“经常”视为一个因变量而将“重要性”视为一个自变量是很自然的话，则可以用图来区分两者。 importance <- rep(1:5, times = c(30, 42, 75, 93, 60)) often <- c(rep(1:5, times = c(15, 07, 04, 03, 01)), #n=30, importance 1 rep(1:5, times = c(10, …

46 data-visualization  categorical-data  ordinal-data  scatterplot 

我已经完成了主成分分析（PCA），探索性因素分析（EFA）和确认性因素分析（CFA），并用李克特量表（5级答复：无，有，有..）将数据视为连续数据。变量。然后，使用Lavaan，我重复了CFA，将变量定义为分类变量。 我想知道当数据本质上是序数时，什么类型的分析适用于PCA和EFA？而当二进制。 我也将对可以轻松实现此类分析的特定软件包或软件提出建议。

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

接下来是这个问题：假设您想测试一下李克特（Likert）项目的5点（例如，对生活的满意度：不满意）对两组（例如，男性和女性）的集中趋势的差异。我认为t检验在大多数情况下都足够准确，但是对组均值之间的差异进行自举检验通常可以提供更准确的置信区间估计。您将使用什么统计检验？

22 t-test  ordinal-data  likert  scales 

我设置了神经网络来预测输出变量为序数的事物。我将在下面使用三个可能的输出A <B <C进行描述。 很明显，如何使用神经网络输出分类数据：输出只是最后一个（通常是完全连接的）层的softmax，每个类别一个，而预测类别是最大输出值的类别（这是许多流行型号的默认设置）。我一直在使用相同的顺序值设置。但是，在这种情况下，输出通常没有意义，例如，A和C的网络输出为高，而B的网络为低：这对于序数值是不合理的。 我对此有一个想法，即根据输出与A的1 0 0，B的1 1 0和C的1 1 1进行比较来计算损耗。确切的阈值可以稍后使用另一个分类器（例如，贝叶斯（Bayesian））进行调整。 ），但这似乎捕获了输入排序的基本思想，而没有规定任何特定的间隔比例。 解决此问题的标准方法是什么？是否有任何研究或参考文献描述了不同方法的利弊？

20 neural-networks  ordinal-data  softmax 

我在很多地方都读过，计算序数变量的平均值是不合适的。我正在尝试了解为什么可能不合适。我认为这是因为一般而言，序数变量不是正态分布的，因此计算均值将给出不正确的表示形式。有人可以给出更详细的理由来说明为什么计算序数变量的平均值可能不合适吗？

20 mean  ordinal-data 

在logit模型中，是否有一种比每个级别都使用虚拟变量更聪明的方法来确定独立序数变量的影响？

18 logistic  logit  ordinal-data 

我正在使用Logit模型。我的因变量是二进制。但是，我有一个独立变量，该变量是分类的并包含响应：1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor。因此，它是序数（“定量分类”）。我不确定如何在模型中处理此问题。我正在使用gretl。 [@ttnphns的注：尽管问题说模型是logit的（因为因数是分类的），但关键问题-序数自变量-基本上是相同的，无论是分类还是定量的因数。因此，这个问题也与线性回归同样相关-与逻辑回归或其他logit模型一样。]

18 regression  logistic  ordinal-data  predictor 

给定连续因变量y和包括序数变量X 1的自变量，如何拟合线性模型R？是否有关于此类模型的论文？

17 r  regression  lasso  ordinal-data  predictor 

我正在通过caretR中的程序包尝试使用梯度增强机算法。 使用一个小的大学录取数据集，我运行了以下代码： 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 <- trainControl(method = 'cv', number = 5, summaryFunction=defaultSummary) grid <- expand.grid(n.trees = seq(5000,1000000,5000), interaction.depth = 2, shrinkage = …

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 

排列检验（也称为随机检验，重新随机检验或精确检验）非常有用，并且在t-test未满足例如要求的正态分布的假设以及通过按等级对值进行转换时派上用场非参数测试之类的测试Mann-Whitney-U-test会导致丢失更多信息。但是，在使用这种检验时，一个假设且唯一一个假设应该是原假设下样本的可交换性假设。还值得注意的是，当有两个以上的示例（如在coinR包中实现的示例）时，也可以应用这种方法。 您能用简单的英语用一些比喻语言或概念直觉来说明这一假设吗？这对于在像我这样的非统计学家中阐明这个被忽视的问题非常有用。 注意： 提及在相同假设下应用置换测试不成立或无效的情况将非常有帮助。 更新： 假设我随机从我所在地区的当地诊所收集了50个受试者。他们被随机分配为接受药物或安慰剂的比例为1：1。分别Par1在V1（基准），V2（3个月后）和V3（1年后）时测量了参数1 。根据特征A，所有50个主题都可以分为2组；正值= 20，负值=30。它们也可以基于特征B细分为另外2组；B阳性= 15，B阴性=35。 现在，我具有Par1所有访问中所有受试者的值。在可交换性的假设下，如果可以，我是否可以在Par1使用置换测试的水平之间进行比较： -将接受药物治疗的受试者与接受V2安慰剂治疗的受试者进行比较？ -将具有特征A的对象与具有V2的特征B的对象进行比较？ -比较在V2具有特征A的对象与在V3具有特征A的对象？ -在哪种情况下，这种比较是无效的，并且违反了可交换性的假设？

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 

我想估算以下两者之间的相关性： 一个序数变量：要求受试者以1-5的等级（从非常恶心到非常美味）对6种类型的水果进行偏好评分。平均而言，受试者仅使用该等级的3分。 连续变量：要求相同的对象快速识别这些水果，从而得出6个水果的平均准确度。 Spearman rho是分析这些数据的最佳方法和/或我可以考虑其他好的方法吗？

14 correlation  ordinal-data  spearman-rho  continuous-data