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polr(ER03 ~ EM_sum, data=ER, Hess=TRUE)$df.freedom
(Wobei ich eigentlich immer noch gedanklich bei der Spearman-Korrelation stecke. KISS - keep it simple, stupid)
LG,
Bernhard
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polr(ER03 ~ EM_sum, data=ER, Hess=TRUE)$df.freedom
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ER$ER03 = ordered(ER$ER03)
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cor.test(ER$ER03, ER$EM_sum, method = "spearman")
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> cor.test(ER$ER03, ER$EM_sum, method = "spearman")
Fehler in cor.test.default(ER$ER03, ER$EM_sum, method = "spearman") :
'x' muss ein numerischer Vektor sein
>
etwas fehlt?col="violet", , lty=2,
Also kann ich auch einfach den t-Wert berichten. Da war ich mir ja unsicher. Denke nicht, dass mich der Prof dafür umbringen wird und wahrscheinlich weiss er selber nicht, wie das anders sein sollte Und wegen Noten: Es ist eine unbenotete Studienleistung, also eigentlich krass, dass ich überhaupt so viel Zeit da rein stecke. Aber ich möchte es nun auch genau wissen... Lerne das nämlich nicht für nichtsbigben hat geschrieben: ↑Di Feb 04, 2020 8:15 amCode: Alles auswählen
curve(dnorm(x), from = -5, to = 5, col="blue") curve(dt(x, 50), from = -5, to = 5, col="red", add = TRUE) curve(dt(x, 100), from = -5, to = 5, col="violet", , lty=2, add = TRUE) legend("topright", fill = c("blue", "red", "violet"), legend = c("Normal", "t mit df = 50", "t mit df = 100"))
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Spearman's rank correlation rho
data: ER$EM_sum and ER$ER03
S = 464048, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
sample estimates:
rho
0.5742037
Ich halte das auch für blöd gemacht und bin selbst mehr als einmal darüber gestolpert. Hat ja keiner gesagt, dass sich an R nichts verbessern ließe. Wenn es einen wirklich stören sollte, dann kannst Du Dir eine eigene Funktion dafür schreiben. Sowas in der ArtRRechnende hat geschrieben: ↑Mi Feb 05, 2020 9:02 pmWieso kann R eine ordinalskalierte Variabel in einer Spearman Korrelation nicht als solche annehmen? Irgendwie verwirrt mich bei solchen Dingen R gerne immer mal wieder...)
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spearman.test <- function(x, y) cor.test(as.numeric(x), as.numeric(y), method="spearman")
Ich protestiere! Ich habe sowohl Publikationen als auch Statistik-Kurse die ohne ohne p-Werte gemacht
Ich würde pearson nehmen und ein rank() dazupacken:kannst Du Dir eine eigene Funktion dafür schreiben. Sowas in der Art
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set.seed(1)
x <- 1:5
y <- 1:5 + rnorm(5)
xf <- factor(x, ordered = TRUE)
cor(x, y, method = 'pearson')
cor(x, y, method = 'spearman')
cor(rank(x), rank(y), method = 'pearson')
# with xf
cor(xf, y, method = 'spearman') # fails
cor(as.numeric(xf), y, method = 'spearman')
cor(rank(xf), rank(y), method = 'pearson')