¿Cómo evaluar correctamente la correlación entre ordinal y una variable continua?

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Me gustaría estimar la correlación entre:

Una variable ordinal: se les pide a los sujetos que califiquen su preferencia por 6 tipos de fruta en una escala de 1 a 5 (desde muy desagradable hasta muy sabrosa). En promedio, los sujetos usan solo 3 puntos de la escala.

Una variable continua: se pide a los mismos sujetos que identifiquen rápidamente estas frutas, lo que resulta en una precisión media para las 6 frutas.

¿Es Spearman rho el mejor método para analizar estos datos y / o hay otros buenos métodos que podría considerar?

correlation ordinal-data spearman-rho continuous-data San
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Bienvenido a la lista Parece que la variable ordinal es en realidad 6 variables (una para cada fruta). Tampoco está claro para mí cómo se crea la variable de identificación, ni que es continua.
Peter Flom - Restablece a Monica
Gracias eso es rápido! Entonces, para cada asignatura, tengo 6 clasificaciones de preferencia y 6 clasificaciones de precisión. La precisión es la tasa de hit media de más de 16 pruebas de identificación (16 para cada tipo de fruta). Un éxito es cuando seleccionan la fruta correcta, la falta es cuando seleccionan el tipo incorrecto de fruta. Espero que esto lo haya dejado más claro.
San

Respuestas:

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Podría usar Spearman's, que se basa en rangos y, por lo tanto, está bien para datos ordinales. Entonces tendrías seis resultados.

Si desea adoptar un enfoque diferente, puede volverse complejo y mirar un modelo multinivel, repitiendo el tema. Parece que la "precisión" dependería de la "preferencia". Por lo tanto, un modelo mixto podría analizar eso y explicar la no independencia de los datos. Pero, como se señaló, ese es un modelo mucho más complejo de implementar.

Peter Flom - Restablece a Monica
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