2012-04-09 8 views
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私はSPSSで採用されている同等のコマンドランクケース...-->ノーマルスコアを使用して変数を変換したいと思います。私はRを使ってこれをやりたいと思っています。私はSPSSがこれを実行するためにBlomの公式を使用していることを知りました。誰かが通常のスコア変換とRでのその使用を教えてもらえますか?

助けてもらえますか?

ありがとうございます。

よろしく!

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Blomの式は決して使用しませんでしたが、IBM SPSS Webサイトをすばやく調べても複雑すぎるとは限りません。これは、Rコードの約4行でこれをコード化して、SPSS関数に対して非常に簡単にチェックできるようです:http://publib.boulder.ibm.com/infocenter/spssstat/v20r0m0/index.jsp?topic=%2Fcom。 ibm.spss.statistics.help%2Fsyn_rank_fraction.htm再現可能なサンプル・データセットとSPSSコマンドの出力を提供すると、Rコードを手助けする人を誘惑することさえできるかもしれません。 – Chase

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偉大な@Chase、あなたの助けに感謝! – Nestorghh

答えて

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Blomの式は何であるか分かりませんが、carパッケージのpowerTransform関数があなたの望むことを行う可能性があります。関数は、ボックス・コックスは非形質転換および形質転換変数の密度をプロット

x <- exp(qnorm(runif(100))) 
require(car) 
powerTransform(x) 
#Estimated transformation parameters 
#   x 
#-0.02340301 
xT <- x^(-0.02340301) 

を変換変換の効果を示す使用します。

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ご協力いただきありがとうございます。しかし、私は別のxであなたのアプローチを試して、私は通常の変換を取得していないよ。たとえば、x = runif(200)とすれば、私の言いたいことが分かります。しかし、私はこの意味で有用なbox.cox.powersを見つけました。私は次のコードを使用しました: – Nestorghh

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私はあなたのコードネストールが表示されませんが、それは私のために働く。 'x < - runif(200)'を使用した場合、変数 'x'は一様分布を持ち、' ​​car :: powerTransform'を使って変換パラメータを計算すると、結果の変換は(多かれ少なかれ)正規分布します。 – smillig

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すみません。私はあなたが正しいと分かった。 'box.cox.powers'と' powerTransform'の両方の関数は同じことが分かります。私はあなたの答えに投稿したコードに似たコードで別の実験を行ってきました。 <\br>しかし、確かに普通のスコアの変換について聞いたことがありますが、Box-Coxのアプローチよりもこのような種類の変換をいつ使うのが適切かを知りたいと思います。何か提案していただけますか?私は事前にあなたの助けに感謝します。よろしく! – Nestorghh