An analysis of correlation matrices: Variables cross-classified by two factors
按两个因素交叉分类的变量相关矩阵分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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按两个因素交叉分类的变量相关矩阵分析
- 研究问题
- 当变量按两个因素交叉分类时，如何检验相关矩阵是否符合等相关结构，并在拒绝该结构后寻找有依据的替代模型？
- 方法与思路
- 作者提出类似方差分析的程序，用群表示提示的自然备择检验等相关假设，并通过实例展示相关矩阵结构的分析过程。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该程序既能检验假设的相关模式，也能在出现显著偏离时提示值得继续研究的替代模型，并给出应用例子。
- 阅读关注点
- 应核对两个分类因素如何限制相关矩阵、等相关原假设与各备择的关系，以及检验所需分布条件和后续模型选择依据。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；检验统计量、分布条件和实例结果未提供，不能判断一般适用性或推断刊本变化。
原文摘要
A procedure similar to an analysis of variance is presented for examining the structure in correlation matrices whose variables are cross-classified by two factors, such as multitrait-multimethod matrices. The method tests an equal correlation hypothesis against natural alternative hypotheses suggested by group representations. When there is significant departure from the hypothesized pattern, alternative models to be pursued are indicated. The method is illustrated using an example.