In welchen Fällen sollte man den einen dem anderen vorziehen? Ich habe jemanden gefunden, der aus pädagogischen Gründen einen Vorteil für Kendall beansprucht. Gibt es noch andere
In meiner Arbeit vergleichen wir vorhergesagte Rankings mit wahren Rankings für einige Datensätze. Bis vor kurzem haben wir nur Kendall-Tau verwendet. Eine Gruppe, die an einem ähnlichen Projekt arbeitete, schlug vor, stattdessen das Goodman-Kruskal-Gamma zu verwenden und es vorzuziehen. Ich habe...
Vielleicht ist diese Frage naiv, aber: Wenn die lineare Regression eng mit dem Pearson-Korrelationskoeffizienten zusammenhängt, gibt es Regressionstechniken, die eng mit den Kendall- und Spearman-Korrelationskoeffizienten
Die kanonische Korrelationsanalyse (CCA) zielt darauf ab, die übliche Pearson-Produkt-Moment-Korrelation (dh den linearen Korrelationskoeffizienten) der linearen Kombinationen der beiden Datensätze zu maximieren. Betrachten wir nun die Tatsache, dass dieser Korrelationskoeffizient nur lineare...
Es scheint, als würden sich Forscher bei der Verwaltung geordneter Messungen normalerweise mit der polychromen Korrelation befassen . (Zum Beispiel zum Erstellen einer Matrix vor der Faktoranalyse.) Warum? Der Kendall Tau- Rangkorrelationskoeffizient und der Spearman-Rangkorrelationskoeffizient...
Ich versuche zu beweisen oder zu widerlegen, dass der Unterschied zwischen Spearmans Korrelation und Kendalls Korrelation nicht mehr als 1 beträgt (oder weniger, je enger desto besser). Ich gehe davon aus, dass es keine Bindungen gibt. Um das Ergebnis anhand eines Zählerbeispiels zu widerlegen,...
Ich arbeite an einigen Statistikkursen und habe nicht parametrische bivariate Daten. n = 19, also kleine Stichprobe. Es gibt eine Reihe von Rängen, daher plane ich, Kendalls Tau anstelle von Spearmans Rho zu verwenden, da ich Literatur gefunden habe, die dies unterstützt. Meine SPSS-Ausgabe hat tau...