Arhive lunare: iulie 2016

Analiza de corelaţie canonică(II)

5. CCA şi testarea statistică

Spre diferenţă de corelaţia Pearson între 2 variabile observate, CCA nu ia valori negative. Întrebarea de bază este dacă avem o asociere adevărată între cele 2 variabile. Răspunsul este dat de testarea statistică a seminficabilităţii CCA pentru a determina probabiltiatea ca CCA sau o amplitudine mai mare poate apărea atunci când nu există o relaţie adevărată între mulţimile de variabile X şi Y din populaţie. Testarea raportului de probabiltiate la CCA este o procedură de testare secvențială, înlocuind testarea fiecărei funcții canonice individuale.

De exemplu un CCA care dă trei funcții canonice, cu coeficienții de corelație canonice respective. În acest caz avem trei teste ale ratei de probabilitate secvenţială. Primul va testa toate cele 3 funcţii canonice combinate, al doilea va testa funcţiile canonice 2 şi 3, iar al treilea va testa a treia funcţie canonică cutestul în sine.

În CCA, coeficienții de corelație canonică și valorile lor pătrate pot fi luate ca un indicator al mărimii efectului (effect size).

Pentru pătratul coeficientului corelaţiei bivariate valori ca 0.02 , 0,13 şi 0.25 pot fi considerate ca fiind respectiv mici, medii şi mari pentru CCA valorile de referinţă pentru mic, mediu şi mare depind de numărul de variabile ale celor două mulţimi din CCA.