The Effect of Categories and Distribution of Variables on Correlation Coefficients

Korelasyon katsayıları birçok bilim alanında kullanılmaktadır. Bilim alanlarına göre kullanılan değişkenlerin tipleri de farklılaşabilmektedir. Bu araştırmada farklı örneklem büyüklüklerinde kategori sayısı ve çarpıklığının korelasyon katsayılarına etkisinin incelenmesi amaçlanmıştır. amaç doğrultusunda gerçekleştirilen Monte Carlo simülasyon çalışmasıyla polikorik / tetrakorik, Pearson momentler çarpımı (PMÇ), Spearman’ın sıra farkları (rho), Kendall’ın Tau, Goodman-Kruskal Gamma Lambda karşılaştırılmıştır. Araştırma sonucunda tetrakorik katsayısının diğer yöntemlere daha yansız sonuçlar verdiği gözlenmiştir. Kategori sayısının artmasıyla normal dağılan veri setlerinde PMÇ kestirimler yapabilmiştir. Ancak çarpık PMÇ’nin parametrik olmayan alternatifi olan katsayısı, yeterli performansı gösterememiştir. Polikorik hem nazaran doğru vermiştir. bulgularına kategorik verilerle analizinde kullanılması önerilmektedir. arttıkça değişkenin sürekli kabul edilebileceği belirtilse analizi sonuçlarında karşılığı ile Tau katsayısı yanlı