Correlación policórica

En estadística , la correlación policórica ^[1] es una técnica para estimar la correlación entre dos variables latentes continuas con distribución normal hipotética , a partir de dos variables ordinales observadas . La correlación tetracórica es un caso especial de la correlación policórica aplicable cuando ambas variables observadas son dicotómicas . Estos nombres derivan de las series policóricas y tetracóricas que se utilizan para la estimación de estas correlaciones.

Esta técnica se aplica con frecuencia al analizar ítems en instrumentos de autoinforme como pruebas de personalidad y encuestas que a menudo utilizan escalas de calificación con un pequeño número de opciones de respuesta (por ejemplo, totalmente en desacuerdo a totalmente de acuerdo). Cuanto menor sea el número de categorías de respuesta, más tenderá a atenuarse la correlación entre variables continuas latentes. Lee, Poon y Bentler (1995) han recomendado un enfoque de dos pasos para el análisis factorial para evaluar la estructura factorial de pruebas que involucran ítems medidos ordinalmente. Kiwanuka y colegas (2022) también han ilustrado la aplicación de correlaciones policóricas y análisis factorial confirmatorio policórico en la ciencia de la enfermería. Esto tiene como objetivo reducir el efecto de los artefactos estadísticos, como el número de escalas de respuesta o la asimetría de las variables que llevan a que los ítems se agrupen en factores. En algunas disciplinas, la técnica estadística rara vez se aplica; sin embargo, algunos académicos [1] han demostrado cómo se puede utilizar como alternativa a la correlación de Pearson.

• Mplus de Muthen y Muthen [2]
• Paquete polycor en R por John Fox [3]
• Paquete psych en R por William Revelle [4]
• paquete lavaan en R por Yves Rosseel [5]
• Paquete semopy en Python de Georgy Meshcheryakov [6]
• PRELIS
• Programa POLYCORR
• PROC CORR en SAS (con opciones POLYCHORIC o OUTPLC=) [7]
• Una extensa lista de software para calcular la correlación policórica, por John Uebersax [8]
• Paquete policórico en Stata por Stas Kolenikov [9]

• Modelo de umbral de responsabilidad

• Lee, S.-Y., Poon, WY y Bentler, PM (1995). "Una estimación en dos etapas de modelos de ecuaciones estructurales con variables continuas y politómicas". British Journal of Mathematical and Statistical Psychology , 48, 339–358.
• Bonett, DG y Price RM (2005). "Métodos inferenciales para el coeficiente de correlación tetracórico". Journal of Educational and Behavioral Statistics , 30, 213.
• Drasgow, F. (1986). Correlaciones policóricas y poliseriales . En Kotz, Samuel, Narayanaswamy Balakrishnan, Campbell B. Read, Brani Vidakovic y Norman L. Johnson (Eds), Encyclopedia of Statistical Sciences , vol. 7. Nueva York, NY: John Wiley, págs. 68–74.
• Kiwanuka, F., Kopra, J., Sak-Dankosky, N., Nanyonga, RC y Kvist, T. (2022). "Correlación policórica con datos ordinales en la investigación en enfermería". Investigación en enfermería, 10.1097/NNR.0000000000000614 . Publicación anticipada en línea. https://doi.org/10.1097/NNR.0000000000000614.

• Coeficientes de correlación tetracóricos y policóricos