Chciałbym oszacować korelację między:
Zmienna porządkowa: badani proszeni są o ocenę swoich preferencji dla 6 rodzajów owoców w skali 1-5 (od bardzo obrzydliwych do bardzo smacznych) Średnio badani używają tylko 3 punktów skali.
Ciągła zmienna: ci sami badani proszeni są o szybką identyfikację tych owoców, co daje średnią dokładność dla 6 owoców.
Czy Spearman rho jest najlepszą metodą analizy tych danych i / lub czy istnieją inne dobre metody, które mogę rozważyć?
Odpowiedzi:
Możesz użyć Spearmana, który jest oparty na rangach i dlatego jest OK dla danych porządkowych. Miałbyś wtedy sześć wyników.
Jeśli chcesz zastosować inne podejście, możesz się skomplikować i spojrzeć na model wielopoziomowy, powtarzając temat. Wygląda na to, że „dokładność” zależy od „preferencji”. Tak więc model mieszany mógłby na to spojrzeć i uwzględnić brak niezależności danych. Ale, jak wspomniano, jest to o wiele bardziej złożony model do wdrożenia.
źródło