Parece que para el manejo con mediciones ordenadas, los investigadores generalmente se ocupan de la correlación policórica . (Por ejemplo, para hacer una matriz antes de hacer el Análisis Factorial). ¿Por qué?
El coeficiente de correlación de rango de Kendall Tau y el coeficiente de correlación de rango de Spearman también son adecuados para los datos ordenados.
Cualquier punto 'pro' y 'contra' para estos coeficientes de correlación son bienvenidos.
Respuestas:
Parcialmente respondido en comentarios:
Como dice su enlace de Wikipedia, la correlación policórica supone que las variables ordinales manifiestas provienen de categorizar variables normales latentes; La correlación de Kendall tau y Spearman no asume esto. Aparte de eso, ¿las diferencias están cubiertas en Kendall Tau o en el rho de Spearman? Si queda algo que no está cubierto, edítelo para aclararlo. Gung
(¿Significa que Polychoric es menos adecuado en el caso general? - drobnbobn)
Significa que policoror es apropiado cuando las variables ordinales manifiestas provienen de categorizar variables normales latentes y no de otra manera. (En la práctica, es más como cuando estás dispuesto a asumir esto y no de otra manera, ya que rara vez sabrás y realmente no puedes verificar la suposición). OTOH, probablemente no haga mucha diferencia en la mayoría de los casos, para una analogía , mira mi respuesta aquí: Diferencia entre logit y modelos probit . Gung
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