11.4.3.6 Relationship between Attri

11.4.3.6 Relationship between Attributes
We might be interested in investigating which attributes are typically checked together and which are chosen independently. The φ-coefficient is a measure of correlation of two binary variables. Based on all observations


(across assessors), Meyners et al. (2013) suggest to use 1 – φ to measure distances between attributes and apply a multidimensional scaling (MDS) to the respective matrix. The results of MDS can then be visualized. Additional insight might be gained from the same analysis on relevant subsets of the data (e.g., observations above the mean liking or subsets according to demographic variables).

Kết quả (Việt) 1:

11.4.3.6 mối quan hệ giữa các thuộc tínhChúng tôi có thể quan tâm trong việc điều tra các thuộc tính mà thường được kiểm tra lại với nhau và có được lựa chọn một cách độc lập. Hệ φ là một biện pháp tương quan của 2 biến nhị phân. Dựa trên những quan sát tất cả(qua thẩm), Meyners et al. (2013) đề nghị sử dụng 1-φ đo khoảng cách giữa các thuộc tính và áp dụng một tỉ lệ đa chiều (MDS) cho ma trận tương ứng. Các kết quả của MDS sau đó có thể được hình dung. Cái nhìn sâu sắc bổ sung có thể được thu được từ phân tích tương tự trên có liên quan các tập con của dữ liệu (ví dụ, các quan sát ở trên có nghĩa là theo ý thích hay con theo các biến nhân khẩu học).

Kết quả (Việt) 2:

11.4.3.6 Mối quan hệ giữa các thuộc tính
Chúng tôi có thể quan tâm trong việc điều tra mà thuộc tính thường được kiểm tra lại với nhau và được lựa chọn một cách độc lập. Các φ hệ số là thước đo tương quan của hai biến số nhị phân. Dựa trên tất cả các quan sát


(qua giám định), Meyners et al. (2013) đề nghị sử dụng 1 - φ để đo khoảng cách giữa các thuộc tính và áp dụng rộng đa chiều (MDS) với ma trận tương ứng. Các kết quả của MDS sau đó có thể được hình tượng. Cái nhìn sâu sắc bổ sung có thể được thu được từ phân tích tương tự trên các tập con có liên quan của các dữ liệu (ví dụ, quan sát trên trung bình thích hoặc các tập con theo các biến nhân khẩu).