У меня есть две корреляционные матрицы из одного и того же образца, и я хочу проверить, значительно ли отличаются эти матрицы друг от друга. Я знаю способы сделать это для независимых сэмплов (например, Jennrich), и функция cortest.mat сделает это через пакет Psych. Однако есть ли способ легко сделать это в R для одной и той же выборки респондентов (с просто разными переменными)? Штейгер (дело E 1980 года) подробно описывает это, но, по-видимому, нет простого способа сделать это в R.
Steiger, JH (1980). Тесты для сравнения элементов корреляционной матрицы. Психологический вестник , 87 , 245-251.
Я привел пример двух наборов корреляций. Предположим, что они взяты из одного и того же образца, и мы хотим определить, значительно ли они отличаются друг от друга:
Set_A = (matrix( c(1, .2, 4, .2, 1, .6, .4, .6, 1), nrow=3, ncol=3, byrow = TRUE))
Set_B = (matrix( c(1, .3, 4, .3, 1, .5, .4, .5, 1), nrow=3, ncol=3, byrow = TRUE))
Set_A
Set_B
library(psych)
Sample_Size = 500
cortest.mat (Set_A, Set_B, n1=Sample_Size) #for independent groups. This is not appropriate here#