[논문]Testing the Equality of Several Correlation Coefficients by Permutation Method

Um, Yonghwan

doi:10.9708/jksci.2022.27.06.167

Testing the Equality of Several Correlation Coefficients by Permutation Method 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.27 no.6, 2022년, pp.167 - 174

Um, Yonghwan (Dept. of Industrial and Management Engineering, Sungkyul University)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 여러 개의 독립적인 모집단들 사이에서 상관계수들의 등가성에 대한 퍼뮤테이션 검정을 조사한다. 퍼뮤테이션 검정은 관측값들의 상호교환성에 기초하는 비모수적인 검정 방법이며 상호교환성이란 독립적이고 동일한 확률변수들의 개념을 일반화한 개념이다. 퍼뮤테이션 검정을 사용함으로써 근사적으로 정확한 검정에 가까운 검정을 실시할 수 있다. 퍼뮤테이션 검정은 근사적으로 보수적인 검정만큼의 검정력을 지니며, 표본의 크기가 작거나 정규성 가정이 충족되지 않을 때 유용한 방법이다. 본 논문에서는 먼저 상관계수들의 등가성을 검정하는 모수적인 방법들을 소개하고 이들을 퍼뮤테이션 검정과 비교한다. 끝으로 모든 검정들은 Iris 데이터를 예를 들어 비교된다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper we investigate the permutation test for the equality of correlation coefficients in several independent populations. Permutation test is a non-parametric testing methodology based upon the exchangeability of observations. Exchangeability is a generalization of the concept of independent, identically distributed random variables. Using permutation method, we may construct asymptotically exact test. This method is asymptotically as powerful as standard parametric tests and is a valuable tool when the sample sizes are small and normality assumption cannot be met. We first review existing parametric approaches to test the equality of correlation coefficients and compare them with the permutation test. At the end, all the approaches are illustrated using Iris data example.

주제어

표/그림 (6)

표 Table 1. Iris Data
표 Table 2. Correlation coefficients for each combination of 4 variables
표 Table 3. Test results for the equality of three correlation coefficients
표 Table 4. Permutation p values for the equality of three correlation coefficients
표 Table 5. Test results for the equality of three correlation coefficients(n₁=n₂=n₃=10)
표 Table 6. Permutation p values for the equality of three correlation coefficients(n₁=n₂=n₃=10)

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 연구는 여러 개(k)의 독립적인 상관계수들이 서로 동일한지를 검정하기 위해 비모수 통계 방법인 퍼뮤테이션검정을 소개하고 기존의 모수 검정들과 비교한 것이다. 모수 검정은 분포의 정규성이나 큰 표본을 요구하는 반면에, 퍼뮤테이션 검정은 모집단 분포에 의존하지 않고 표본의 크기가 작을 때에도 사용된다는 장점으로 인해 실제로 연구에서 표본 크기의 한계가 있는 심리학, 교육학, 사회학 등의 사회과학 분야와 의학 등에서 유용한 방법으로 제안되고 있다.
본 연구에서는 Fisher가 처음 소개한 퍼뮤테이션 검정 (permutation test)을 사용하여 여러 개의 독립적인 상관 계수들 사이의 등가성을 검정한다. 퍼뮤테이션 검정은 데이터의 상호 교환성에 근거한 비모수적인 방법으로서 그 기본 원리에 기초하여 다양한 연구(회귀모형들의 등가성, 알파계수 또는 반분검사 신뢰도 등의 신뢰 척도들의 등가성, 메타분석의한 방법인 p값 통합 등)가 진행되어왔다[11-14].

참고문헌 (18)

F. N. David, Tables of ordinates and probability Integral of the distribution of the correlation coefficients in small samples, London, Cambridge University Press, 1938.
K. Krishnamoorthy and Y. Xia, Inferences on correlation coefficients: One-sample independent and correlated cases, Journal of Statistical Planning and Inference, 137, 7, 2362-2379, 2007.

상세보기
I. Olkin and J. D. Finn, Correlation redux, Psychological Bulletin, 118, 155-164, 1995.
K. Pearson, On a method of determining whether a sample of size n supposed to have been drawn from a parent population having a known probability integral has probably been drawn at random, Biometrika, 25, 379-410, 1933.

상세보기
H. C. Kraemer, On estimation and hypothesis testing problems for correlation coefficients, Psychometrika, 40, 4, 473-485, 1975.

상세보기
A. Donner and B. Rosner, On inference concerning a common correlation coefficient, Applied Statistics, 29, 69-76, 1980.

상세보기
S. R. Paul, Estimation of and testing significance for a common correlation coefficient, Communications in Statistics - Theory and Methods, 17, 1, 39-53, 1988.

상세보기
S. R. Paul, Test for the equality of several correlation coefficients, The Canadian Journak of Statistics, 17, 2, 217-227, 1989.

상세보기
A. A. Jafari and M. R. Kazemi, Computational approach test for inference about several correlation coefficients: equality and common, Communications in Statistics - Simulation and Computation, 46, 3, 2043-2056, 2017.

상세보기
X. Liu, S. Liu and C. X. Ma, Testing equality of correlation coefficients for paired binary data from multiple groups, Journal of Statistical Computation and Simulation, 86, 9, 1686-1696, 2015.
Y. Um, Testing the equality of two linear regression models: Comparison between Chow test and a permutation test, Journal of The Korea Society of Computer and Information, 26, 8, 157-164, 2021.

원문보기 상세보기
Y. Um, Permutation est for the equality of several independent Cronbach's alpha coefficients, Journal of The Korea Society of Computer and Information, 24, 6, 159-164, 2019.

원문보기 상세보기
Y. Um, Combining independent permutation p-values associated with multi-sample location test data, Journal of The Korea Society of Computer and Information, 25, 7, 175-182, 2020.

원문보기 상세보기
Y. Um, Permutation analysis of split-half reliability coefficient, 22, 7, 133-139, 2017.

원문보기 상세보기
J. Neyman, Optimal asymptotic tests of composite statistical hypothesies, In: Grenander, V. Q., ed. Probability and Statistics The Harold Cramer Volume. New York: Wiley, p213-234, 1959.
R. A. Fisher, A design of experiment, Oliver & Boyd, Edinburgh, 1935.
P. W. Mielke and K. J. Berry, Permutation methods : A distance function approach, Springer-Verlag, New York. 2001.
R. A. Fisher, The Design of Exprriments, 8th Ed.: Oliver & Boyd: Edinburgh, 1966.

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증