Почему расстояния Малаханобиса в AMOS не совпадают с расстояниями в R или SPSS? - PullRequest
Новая
       48

Почему расстояния Малаханобиса в AMOS не совпадают с расстояниями в R или SPSS?

0 голосов
/ 06 мая 2020

Со ссылкой на данные примера здесь , R-код 

library(stats)
x <- read.csv("example_dat.csv")
Sx <- cov(x)
D2 <- mahalanobis(x, colMeans(x), Sx)

производит расстояния Махаланобиса, которые соответствуют тем, которые могут быть получены из SPSS с использованием кода 

DATASET ACTIVATE DataSet2.
COMPUTE RandomNumbers=RV.NORMAL(0,1).
EXECUTE.

REGRESSION
  /MISSING LISTWISE
  /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA
  /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
  /NOORIGIN
  /DEPENDENT RandomNumbers
  /METHOD=ENTER Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 Q10 Q11 Q12 Q13 Q14 Q15 Q16 Q17 Q18 Q19 Q20 Q21 Q22 Q23
    Q24 Q25 Q26 Q27 Q28 Q29 Q30
  /SAVE MAHAL.

В SPSS AMOS расстояния Махаланобиса аналогичны, но немного отличаются. Разницу нельзя объяснить ошибкой округления. Например, d-квадрат для наблюдения 9 составляет 51,751 в SPSS AMOS, в отличие от 51,480 как в обычном SPSS, так и в R.

Это несмотря на то, что обычные SPSS и SPSS AMOS принадлежат та же компания. Похоже, что в документации SPSS AMOS нет ничего, что указывало бы на то, почему они должны быть разными.

1 Ответ

0 голосов
/ 21 мая 2020

SPSS REGRESSION использует N-1 в знаменателе при вычислении значений ковариационной матрицы, в то время как Амос использует N. Это, вероятно, причина небольших различий, которые вы видите.

IBM распространяет Амоса как Продукт SPSS, но программа принадлежит и разрабатывается Amos Development Corporation.

...