アンケートの5段階評価や7段階評価では、1、2、3、4、5といった数字が使われていても、それぞれの値の間隔が同じとは限りません。
それにもかかわらず、こうしたデータに対して一般的なピアソン相関を使うと、値が等間隔であるという想定を元に相関の強さを測ることになってしまいます。
そこで、こうした「順序には意味があるが、値の間隔は明確ではない」データの相関を測るときにポリコリック相関という指標がよく使われます。
今回のセミナーでは、Exploratory v16で新しくサポートされたこの「ポリコリック相関」を取り上げます。
単に使い方を紹介するだけでなく、ピアソン相関との違いを理解するために、ポリコリック相関がどのような考え方で計算されるのかを、具体的な5段階評価のデータを使いながら解説します。
また、ポリコリック相関を使うべきケース、数値型と順序付きカテゴリ型が混在する場合の「混合相関」、Exploratoryでの実際の使い方も紹介します。
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