CORRプロシジャ

例2.5 ポリシリアル相関の計算

次のステートメントは、データセットFitness1を作成します。このデータセットには、直接観測されない酸素摂取の連続測定値から導びかれた順序変数Oxygenが含まれています。

*----------------- Data on Physical Fitness -----------------*
| These measurements were made on men involved in a physical |
| fitness course at N.C. State University.                   |
| The variables are Age (years), Weight (kg),                |
| Runtime (time to run 1.5 miles in minutes), and            |
| Oxygen (an ordinal variable based on oxygen intake,        |
|         ml per kg body weight per minute)                  |
| Certain values were changed to missing for the analysis.   |
*------------------------------------------------------------*;
data Fitness1;
   input Age Weight RunTime Oxygen @@;
   datalines;
44 89.47 11.37  8     40 75.07 10.07  9
44 85.84  8.65 10     42 68.15  8.17 11
38 89.02   .    9     47 77.45 11.63  8
40 75.98 11.95  9     43 81.19 10.85  9
44 81.42 13.08  7     38 81.87  8.63 12
44 73.03 10.13 10     45 87.66 14.03  7
45 66.45 11.12  8     47 79.15 10.60  9
54 83.12 10.33 10     49 81.42  8.95  9
51 69.63 10.95  8     51 77.91 10.00  9
48 91.63 10.25  9     49 73.37 10.08  .
57 73.37 12.63  7     54 79.38 11.17  9
52 76.32  9.63  9     50 70.87  8.92 10
51 67.25 11.08  9     54 91.63 12.88  7
51 73.71 10.47  9     57 59.08  9.93 10
49 76.32   .    .     48 61.24 11.50  9
52 82.78 10.50  9
;

次のステートメントは、Pearsonの相関とポリシリアル相関を計算します。

proc corr data=Fitness1 pearson polyserial;
   with Oxygen;
   var  Age Weight RunTime;
run;

Pearsonの相関係数を計算する場合、WITHステートメントおよびVARステートメントに指定された変数は、連続変数として扱われます。ポリシリアル相関を計算する場合、WITHステートメントに指定された変数はデフォルトで順序変数として扱われ、VARステートメントに指定された変数は連続変数として扱われます。

出力2.5.1の表"Simple Statistics"には、各分析変数の単変量記述統計量が示されています。

出力2.5.1: Simple Statistics

The CORR Procedure

1 With Variables: Oxygen
3 Variables: Age Weight RunTime

Simple Statistics
Variable N MEAN Std Dev Median Minimum Maximum
Oxygen 29 8.93103 1.16285 9.00000 7.00000 12.00000
Age 31 47.67742 5.21144 48.00000 38.00000 57.00000
Weight 31 77.44452 8.32857 77.45000 59.08000 91.63000
RunTime 29 10.67414 1.39194 10.50000 8.17000 14.03000



出力2.5.2の表"Pearson Correlation Coefficients"には、変数Oxygenとそれ以外の3つの変数との間のPearson相関統計量が示されています。この表は、変数Oxygenと変数RunTimeの間に強い相関があることを示しています。

出力2.5.2 Pearson Correlation Coefficients

Pearson Correlation Coefficients
Prob > |r| under H0: Rho=0
Number of Observations
  Age Weight RunTime
Oxygen
-0.25581
0.1804
29
-0.22211
0.2469
29
-0.85750
<.0001
28



出力2.5.3の表"Polyserial Correlations"には、変数Oxygenとそれ以外の3つの変数との間のポリシリアル相関統計量が示されています。変数Oxygenは酸素摂取量(基盤となる連続変数)から導びかれた順序変数として扱われます。ここで、酸素摂取量と、それ以外の3つの連続変数AgeWeightRunTimeは、2変量正規分布に従うものとします。CORRプロシジャは、ポリシリアル相関がゼロであるかどうかを判定するために、Wald検定と尤度比検定という2種類の検定を提供します。この表は、両方の検定により、RunTimeOxygenの連続変数の間に強いポリシリアル相関があることを示しています。

出力2.5.3: Polyserial Correlations

Polyserial Correlations
Continuous
Variable
Ordinal
Variable
N Correlation Wald Test LR Test
Standard
Error
Chi-Square Pr &gt; ChiSq Chi-Square Pr &gt; ChiSq
Age Oxygen 29 -0.23586 0.18813 1.5717 0.2100 1.4466 0.2291
Weight Oxygen 29 -0.24514 0.18421 1.7709 0.1833 1.6185 0.2033
RunTime Oxygen 28 -0.91042 0.04071 500.0345 <.0001 38.6963 <.0001