在有序的分类变量中保留因子:在基于自值的测试中多合相关的好处和成本
1Department of Experimental Psychology, Heinrich Heine University Düsseldorf, Universitätsstr. 1, 40225, Düsseldorf, Germany. nils.brandenburg@hhu.de.
下一个自身值充足性测试 (NEST) 对顺序数据表现良好. 使用多色相关性可以提高二进制数据的准确性,而Pearson相关性对于均的利克特类型数据是最好的.
科学领域:
- 统计 统计 统计 统计
- 心理测量 心理测量 心理测量
- 数据分析 数据分析
背景情况:
- 在探索性因子分析中,确定最佳因子数量至关重要.
- 下一个自身价值足够性测试 (NEST) 是一种使用自身价值显著性来确定因子数的最新方法.
- 之前的NEST研究专注于连续数据,使其对顺序数据的性能未被探索.
研究的目的:
- 为了评估NEST对顺序数据的性能.
- 调查使用皮尔森与多色对应矩阵对顺序数据NEST准确度的影响.
- 建议和测试针对顺序数据集优化的NEST实现.
主要方法:
- 为了比较NEST实现,进行了模拟.
- 该研究比较了原始NEST (使用皮尔森相关性) 与拟议的NEST版本 (使用多色相关性).
- 在不同的条件下,对二进制和利克尔特型顺序变量进行了性能评估.
主要成果:
- 将多色相关性替换为皮尔森相关性提高了对具有大样本大小 (N=500) 的二进制变量NEST准确性.
- 使用皮尔森相关的原始NEST实现显示了利克特类型变量 (4类) 具有同质项目难度的卓越准确性.
- 相关性矩阵的选择会根据顺序数据的类型对NEST性能产生重大影响.
结论:
- NEST可以有效地应用于顺序数据,但相关性矩阵选择至关重要.
- 对于二进制数据,多色相关性是有益的,而对于特定的利克尔特类数据场景,皮尔森相关性可能是可取的.
- 需要进一步的研究来完善NEST的各种顺序数据特征.
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