Dit is een site voor studenten van de Open Universiteit. Voordat je een vraag kunt stellen moet je even een account aanmaken (dit systeem is niet gekoppeld aan je OU studentnummer en wachtwoord).

Welkom bij het vraag- en antwoord systeem van de onderzoeks-practica van de studie psychologie bij de Open Universiteit.

Houd er, als je een vraag stelt, rekening mee dat je de richtlijnen volgt!

Hoe test je correlatie met ordinale normaal verdeelde determinanten in een logistische regressie waar je meerdere confounder onderzoekt?

0 leuk 0 niet-leuks
Hi! Voor mijn scriptie onderzoek ik de relatie tussen verschillende onafhankelijke variabelen op een dichotome uitkomstmaat, een logistische regressie! Ik onderzoek ook verschillende confounders binnen de relaties. Nu zijn mijn onafhankelijke variabelen vooral op ordinaal/nominaal niveau, maar ook een paar dichotoom. En ze zijn allemaal normaal verdeeld. Nu vraag ik mij af hoe ik correlatie meet tussen alle variabelen?

Alvast bedankt!

Mvg,

Shanna de Veer
gevraagd 11 juni in Methodologie door shandv95 (190 punten)
Kan de vraag eenvoudiger? Oprechte vraag, omdat ik niet zeker weet of ik de vraag goed begrijp. Maar is de vraag niet slechts 'hoe maak ik een correlatietabel voor variabelen met verschillende meetniveau's'? Is bijvoorbeeld de context van logistische regressie etc. noodzakelijk?
Beste Ron-Pat-El,

Excuses voor mijn onduidelijke verhaal! Maar dat klopt inderdaad! Ik had eerst een spearman correlatie gemaakt, omdat ik dacht dat het daar bij ordinale variabelen ging maar toen hoor ik dat dat over niet normaal verdeelde variabelen ging en toen raakte ik een beetje in de war!
Alvast bedankt!

mvg

1 Antwoord

0 leuk 0 niet-leuks

Hier is helaas geen eenvoudig antwoord op behalve dat maatwerk gepast is. Een aantal handige zaken om op te letten:

  • Een correlatie met een nominale variabele kan niet (zinvol) berekend worden.
  • Een pearson correlatie tussen een dichotome en intervalmeetniveau variabele of hoger kan formeel niet berekend worden, maar in praktijk wel. Strikt genomen wordt een punt-biseriele correlatie berekend tussen dichtome en interval+ variabelen, maar de pearson correlatie is hier wiskundig equivelent aan (dus geeft letterlijk dezelfde correlatie).
  • Voor ordinaal meetniveau is een pearson correlatie niet te berekenen, maar er zijn er voldoende nonparametrische alternatieven die ook voor correlaties met dichotome variabelen geschikt zijn.
  • Als er veel verschillende soorten correlaties hierdoor onstaan, of eigenlijk sowieso een mix; dan is het ook nog een optie om geen correlatietabel te maken. Liever geen, dan een die zeer verwarrend is en met voetnoten aan elkaar geplakt is.
  • Als de nominale variabele een groepsindeling weergeeft die centraal staat in de analyse, dan kan er voor gekozen worden om de correlatietabel op te splitsen naar groep.
  • Als de nominale variabelen veeltallig zijn, veel groepen bevatten, of niet zo centraal in het verhaal staan, dan kan nog besloten worden om deze in het geheel niet in de correlatietabel op te nemen.
  • Eventueel van alle variabelen de odds-ratio's weergeven, en dan van de nominale variabelen de odds-ratio's van de 'dummies' zoals deze in de logistische regressie worden weergegeven.
beantwoord 12 juni door Ron Pat-El (46,840 punten)
bewerkt 12 juni door Ron Pat-El
Bedankt voor uw uitleg! Dit klinkt inderdaad niet erg simpel haha! Begrijp ik het goed dat:

1. Het is niet mogelijk om met ordinale variabele een correlatie te berekenen?

2. In principe kan ik een interval en nominale variabelen samen in een correlatiematrix opnemen? (spearman maar ook pearson?)

3. Correlatie is ook via een logistische regressie te meten is? Moet ik dit zien als de correlatiematrix die eronder wordt aangegeven in block 2?
1) ik heb het antwoord wat aangescherpt; een pearson correlatie is niet geschikt voor ordinale variabelen, maar er zijn nonparametrische correlaties (spearman's rho, kendall's tau, etc.)

2) nominale variabelen kunnen geen correlaties op berekend worden. Ik zou ze niet als een variabele opnemen in een tabel. Enkel als je splitst per groep (dus een tabel per categorie).

3) Waarschijnlijk dat laatste. Maar ik zou dan eerder kiezen voor de 'regressiegewichten', de odds-ratio's.
...