¿Realmente se utilizan los métodos de correlación sólida?

Question

Me he propuesto hacer un estudio de simulación donde puedo comparar el rendimiento de varios robusto técnicas de correlación con diferentes distribuciones (sesgada, con valores atípicos, etc.). Con robusta, me refiero al caso ideal de ser robusto frente a) distribuciones sesgadas, b) valores atípicos, y c) las pesadas colas.

Junto con la correlación de Pearson como referencia, yo estaba pensando que incluyen las siguientes medidas más sólidas:

• Spearman $\rho$
• Porcentaje de la curva de correlación (Wilcox, 1994, [1])
• Mínimo volumen del elipsoide, de un mínimo de covarianza determinante (cov.mve/ cov.mcd con la cor=TRUE opción)
• Probablemente, la correlación winsorized

Por supuesto que hay muchas más opciones (especialmente si se incluyen técnicas de regresión robusta así), pero quiero restringir el mismo a la mayoría de los/ utiliza principalmente enfoques prometedores.

Ahora tengo tres preguntas (siéntase libre de respuesta única):

1. Hay otros robusta correlación de los métodos podría/ debería incluir?
2. Que robusto técnicas de correlación son en realidad utilizados en su campo? _{(Hablando de la investigación psicológica: a Excepción de Spearman $\rho$, nunca he visto ninguna correlación robusta técnica fuera de un documento técnico. El arranque está volviendo más y más popular, pero otras estadísticas robustas son más o menos inexistente hasta el momento).}
3. Ya están allí sistemático comparaciones de múltiples técnicas de correlación, que usted sepa?

También siéntase libre de comentar la lista de los métodos indicados anteriormente.

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[1] Wilcox, R. R. (1994). El porcentaje de inflexión de coeficiente de correlación. Psychometrika, 59, 601-616.

Answer 1

Viniendo desde una perspectiva de la psicología, de Pearson y de Spearman de correlación de hacer que parezca ser la más común. Sin embargo, creo que una gran cantidad de investigadores en psicología participar en diversos datos en los procedimientos de manipulación en la constituyente de las variables antes de realizar la correlación de Pearson. Me imagino que cualquier examen de robustez debe considerar los efectos de:

• las transformaciones de una o de ambas variables con el fin de hacer que las variables de aproximarse a una distribución normal
• el ajuste o la eliminación de outliers basado en una norma estadística o el conocimiento de los problemas con una observación

Answer 2

Yo recomiendo este excelente artículo publicado en Science en el año 2011 que anteriormente había publicado aquí. Existe la propuesta de una nueva robusto medida junto con exhaustivo y excelente comparación con otras. Por otra parte, todas las medidas son a prueba de robustez. Tenga en cuenta que esta nueva medida, que también es capaz de identificar más de una relación funcional en los datos y también para identificar relaciones no funcionales.