Correlación policórica

Técnica estadística

En estadística , la correlación policórica ^[1] es una técnica para estimar la correlación entre dos variables latentes continuas hipotéticas distribuidas normalmente , a partir de dos variables ordinales observadas . La correlación tetracórica es un caso especial de correlación policórica aplicable cuando ambas variables observadas son dicotómicas . Estos nombres derivan de las series policóricas y tetracóricas que se utilizan para estimar estas correlaciones.

Aplicaciones y ejemplos

Esta técnica se aplica con frecuencia al analizar elementos de instrumentos de autoinforme, como pruebas de personalidad y encuestas , que a menudo utilizan escalas de calificación con un pequeño número de opciones de respuesta (p. ej., totalmente en desacuerdo hasta totalmente de acuerdo). Cuanto menor sea el número de categorías de respuesta, más tenderá a atenuarse la correlación entre variables continuas latentes. Lee, Poon y Bentler (1995) han recomendado un enfoque de dos pasos para el análisis factorial para evaluar la estructura factorial de pruebas que involucran elementos medidos ordinalmente. Kiwanuka y colegas (2022) también han ilustrado la aplicación de las correlaciones policóricas y el análisis factorial confirmatorio policórico en la ciencia de la enfermería. Esto tiene como objetivo reducir el efecto de los artefactos estadísticos, como el número de escalas de respuesta o la asimetría de las variables que conducen a que los elementos se agrupen en factores. En algunas disciplinas, la técnica estadística rara vez se aplica; sin embargo, algunos académicos [1] han demostrado cómo puede usarse como una alternativa a la correlación de Pearson.

Software

• Mplus de Muthen y Muthen [2]
• Paquete Polycor en R por John Fox [3]
• paquete psicológico en R por William Revelle [4]
• paquete lavaan en R por Yves Rosseel [5]
• Paquete semopy en Python por Georgy Meshcheryakov [6]
• PRELIS
• programa POLICORR
• PROC CORR en SAS (con opciones POLYCHORIC o OUTPLC=) [7]
• Una lista extensa de software para calcular la correlación policórica, por John Uebersax [8]
• paquete policórico en Stata por Stas Kolenikov [9]

Ver también

• Modelo de umbral de responsabilidad

Referencias

1. "Guía de procedimientos Base SAS(R) 9.3: Procedimientos estadísticos, segunda edición". soporte.sas.com . Consultado el 10 de enero de 2018 .

• Lee, S.-Y., Poon, WY y Bentler, PM (1995). "Una estimación en dos etapas de modelos de ecuaciones estructurales con variables continuas y politómicas". Revista británica de psicología matemática y estadística , 48, 339–358.
• Bonett, DG y Price RM (2005). "Métodos inferenciales para el coeficiente de correlación tetracórica". Revista de estadísticas educativas y de comportamiento , 30, 213.
• Drasgow, F. (1986). Correlaciones policóricas y poliseriales . En Kotz, Samuel, Narayanaswamy Balakrishnan, Campbell B. Read, Brani Vidakovic y Norman L. Johnson (Eds), Enciclopedia de ciencias estadísticas , vol. 7. Nueva York, Nueva York: John Wiley, págs. 68–74.
• Kiwanuka, F., Kopra, J., Sak-Dankosky, N., Nanyonga, RC y Kvist, T. (2022). "Correlación policórica con datos ordinales en la investigación en enfermería". Investigación en enfermería, 10.1097/NNR.0000000000000614 . Publicación anticipada en línea. https://doi.org/10.1097/NNR.0000000000000614.

enlaces externos

• Los coeficientes de correlación tetracórica y policórica