[R-es] Correlación entre X (ordinal) y Y (nomial)

[Kjetil Halvorsen]

Hola!

Una posibilidad es alguna versión de análisis en correspondencias!
Cuando has elegido la versión apropiado, usas simplemente la
correlación canónica ...
Un paquete que puede ser útil es el de Jan deLeuww (?), homals, puedes hacer
CA con muchas restricciones extra, como lo de monotonia (implementado, creo,
con splines monótonas).

Un truco que yo he encontrado útil es imprimir la tabla de contingencia
con las categórias reordenados de acuerdo a los escores.

Kjetil

2009/9/29 Pepe Trujillo <pepetrujo en gmail.com>:
> Empezando por el final, querido Carlos:
>
> A mí no me cuesta nada una definición de correlación entre cualquier
> tipo de variables: una medida de la intensidad de la relación entre dos
> variables.
>
> En un extremo de las posibilidades estaría la independencia y en el otro
> una relación puramente determinista. En el caso del ejemplo de Jorge
> podría ser n1 -> A, n2 -> B,   n3 -> C y n4 -> D. O por supuesto
> cualquier otra combinación. Otra cuestión sería buscar una función de
> regresión que nos llevaría directamente a una función discriminante o a
> una regresión logística multinomial.
>
> Pero volviendo al problema de la correlación que es mucho más sencillo
> la medida clásica "Coeficiente de contingencia de Pearson" se obtendría
> a partir de la tabla de contingencia en este caso 4x4 y su valor es:
>
> P = sqrt( (ji^2 / N) / (1 + ji^2 /N) ) = sqrt( ji^2 / (N + ji^2) )
> Everitt, B.S.; 1977, "The Analysis of Contingency Tables"
>
> Es una medida en la que 0 significa independencia, pero que
> lamentablemete su limite superior no es 1 sino sqrt( (q-1)/ q), donde q
> es el menor número entre el número de filas y el de columnas. En el caso
> de Jorge el límite superior de esta función es:
>
> sqrt( 3/ 4) = 0.866
>
> No es exactamente 1 el máximo pero para cuatro valores no está mal.
>
> Hay muchas medidas más y algunas muy clásicas aparecen en el libro de
> Everitt que cito.
>
> Para su aplicación en R la función a utilizar es evidentemente
> "chisq.test" del páquete básico "stats"
>
> El tema da para mucho más a partir de la regresión logística
> multinomial, pero como primera medida haber hecho una aportación suficiente.
>
> Un saludo.
>
>
>
> Carlos J. Gil Bellosta escribió:
>> Hola, ¿qué tal?
>>
>> Me cuesta cierto trabajo imaginar una definición de correlación entre
>> dos variables si una de ellas es nominal desordenada que recoja la
>> idea general de cuantificar "en qué medida crece (o decrece) Y cuando
>> crece X"...
>>
>> Un saludo,
>>
>> Carlos J. Gil Bellosta
>> http://www.datanalytics.com
>>
>>
>> El día 29 de septiembre de 2009 00:19, Jorge Ivan Velez
>> <jorgeivanvelez en gmail.com> escribió:
>>
>>> Buenas tardes para todos,
>>>
>>> Estoy trabajando con una tabla de datos que contiene una variable ordinal
>>> (X) y otra nominal (Y). La primera tiene categorias n1,n2, n3 y n4 siendo n4
>>> la de mayor gravedad, y la segunda tiene categorias A, B, C, D (el orden no
>>> importa).
>>>
>>> Me gustaría determinar la correlación entre X y Y utilizando R (por
>>> supuesto!) y sin perder la información ordinal que contiene X. En CRAN
>>> encontré que una opción podría ser la librería polycor pero
>>> desafortunadamente las funciones que se encuentran allí no aplican para
>>> cuando X es ordinal y Y es nominal. En [1] sugieren utilizar el coeficiente
>>> de correlación "Rank-Biserial" pero mis datos tienen más de dos categorías
>>> en ambas variables.
>>>
>>> Podría alguien sugerirme alguna otra librería / función en R que pueda
>>> utilizar?
>>>
>>> Muchas gracias por su tiempo,
>>>
>>>                                   Jorge Ivan Velez
>>> [1] http://www.andrews.edu/~calkins/math/edrm611/edrm13.htm
>>>
>>>        [[alternative HTML version deleted]]
>>>
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