Correlação policórica
Em estatística, a correlação policórica [1] é uma técnica para estimar a correlação entre duas hipóteses de variáveis latentes contínuas com distribuição normal, a partir de duas variáveis ordinais observadas. A correlação tetracórica é um caso especial da correlação policórica aplicável quando ambas as variáveis observadas são dicotômicas. Esses nomes derivam das séries policóricas e tetracóricas que são usadas para estimar essas correlações.
Aplicações e exemplos[editar | editar código-fonte]
Essa técnica é frequentemente aplicada ao analisar itens em instrumentos de auto-relato, como testes de personalidade e pesquisas que geralmente usam escalas de classificação com um pequeno número de opções de resposta (por exemplo, de discordo totalmente a concordo totalmente). Quanto menor o número de categorias de resposta, mais a correlação entre as variáveis contínuas latentes tenderá a ser atenuada. Lee, Poon e Bentler (1995)[2] recomendaram uma abordagem em duas etapas para a análise fatorial para avaliar a estrutura fatorial de testes envolvendo itens medidos ordinariamente. Isso visa reduzir o efeito de artefatos estatísticos, como o número de escalas de resposta ou a assimetria de variáveis que levam ao agrupamento de itens em fatores.
Referências[editar | editar código-fonte]
- ↑ «Base SAS(R) 9.3 Procedures Guide: Statistical Procedures, Second Edition». support.sas.com (em inglês). Consultado em 10 de janeiro de 2018
- ↑ Lee, S.-Y., Poon, WY, & Bentler, PM (1995). «A two-stage estimation of structural equation models with continuous and polytomous variables». British Journal of Mathematical and Statistical Psychology (48): 339–358
Bibliografia[editar | editar código-fonte]
- Bonett, DG, & Price RM (2005). "Métodos inferenciais para o coeficiente de correlação tetracórica". Journal of Educational and Behavioral Statistics, 30, 213.
- Drasgow, F. (1986). Correlações policóricas e polisseriadas . Em Kotz, Samuel, Narayanaswamy Balakrishnan, Campbell B. Read, Brani Vidakovic & Norman L. Johnson (Eds), Encyclopedia of Statistical Sciences, vol. 7. Nova York, NY: John Wiley, pp. 68-74.