Willkommen in der Abteilung Wissenschaftstheorie, Methodologie und
Statistisch-Mathematische Methoden
in der Allgemeinen und Integrativen Psychologie, Psychodiagnostik
und Psychotherapie
hier Standard-(Korrelations)-Matrix-Analysen SMA:
Standard -Matrix-Analyse Krankheitsbezogene Beeinträchtigungen
"Korrelationsmatrix der Subskalen Krankheitsbezogene
Beeinträchtigungen"
Hünerfauth,
T., Schwarz, M. (1997):
Das Rehabilitationspsychologische Diagnosesystem (RPD).
Entwicklung eines neuen Instruments für die psychologische
Praxis. Erste Ergebnisse und Anwendungserfahrungen.
Report Psychologie. Heft 5/6, 374-399, Korrleationsmatrix S. 390
| Zusammenfassung: Die Korrelationsmatrix
ist positiv definit und im Grenzbreich numerischer Stabilität (Determinante
0,000248 mit einer Konditionszahl von 66,5). Sie produziert also keine
negativen Eigenwerte und kann multivariat verarbeitet werden. Die Matrix
ist aber in einem empfindlichen Grenzbereich und es muß daher bei
multivariaten Verarbeitungen sorgfältig kontrolliert werden, daß
die Verarbeitungen durch Rundungsfehler nicht umkippen und entgleisen.
Querverweise: Für
NichtmethodikerInnen: worauf kommt es an bei Korrelationsmatrizen
|
Result abstract - Zusammenfassung RPD_12.K12
********** Summary
of standard correlation matrix analysis ***********
File = RPD_12.K12 N-order= 12 N-sample=
1173 Rank= 12 Missing data = ?
Positiv Definit=Cholesky successful________= Yes with 0 negat.
eigenvalue/s
HEVA: Highest eigenvalue abs.value_________=
5.6340815825538152
LEVA: Lowest eigenvalue absolute value_____=
.084740091563938337
CON: Condition number HEVA/LEVA___________~=
66.486611927988912
DET: Determinant original matrix (OMIKRON)_=
2.4823577253184352D-4
DET: Determinant (CHOLESKY-Diagonal^2)_____=
2.4823577253184352D-4
DET: Determinant (PESO-CHOLESKY)___________=
2.4823577253184351D-4
DET: Determinant (product eigenvalues)_____=
2.4823577253184343D-4
DET: Determ.abs.val.(PESO prod.red.norms)__=
2.4823577253184352D-4
HAC: HADAMARD condition number_____________=
3.1946511124431069D-7
HCN: Heuristic condition |DET|CON__________=
3.733620428736925D-6
D_I: Determinant Inverse absolute value____=
4028
HDA: HADAMARD Inequality absolute value___<=
9919123
HIR: HADAMARD RATIO: D_I / HDA ____________=
4.0612746133975364D-4
Highest inverse positive diagonal value____=
8.422626066
thus multiple r(1.rest)_________________=
.938760983
There are no negative inverse diagonal values.
Maximum range (upp-low) multip-r( 11.rest)_=
.021
LES: Numerical stability analysis:
Ratio maximum range output / input _______=
10.561812012080456
PESO-Analysis correlation least Ratio RN/ON=
.046679 (<-> Angle = 2.68 )
Number of Ratios correlation RN/ON < .01__ =
0
PESO-Analysis Cholesky least Ratio RN/ON__ =
.344569 (<-> Angle = 20.16 )
Number of Ratios Cholesky RN/ON < .1 _____ =
0
Ncor L1-Norm L2-Norm Max
Min m|c| s|c| N_comp
M-S S-S
144 61.3 6.18
1 -.11 .374
.243 2145 .281 .202
class boundaries and distribution of the correlation coefficients
-1 -.8 -.6 -.4 -.2 0
.2 .4 .6 .8 1
0 0 0
0 8 34 16 52
20 14
Original data with 2, input read with 2, computet with
19,
and showed with 2 digit accuracy
(for control here the analysed original matrix):
Abkürzungen
Skalen
Pers Schw Körp Ment Ersc Arbe Affe
Reiz Kont Sozu Netz Psyw
Pers 1 .77 .77 .47 .68
.82 .68 .67 .46 .02 .03 .43
Schw .77 1 .6 .31 .62
.59 .46 .45 .42 .05 .09 .19
Körp .77 .6 1 .44
.74 .7 .56 .49 .44 -.11 .07 .3
Ment .47 .31 .44 1 .38
.49 .47 .51 .32 .1 .09 .48
Ersc .68 .62 .74 .38 1
.56 .51 .46 .42 -.04 -.01 .25
Arbe .82 .59 .7 .49 .56 1
.48 .53 .32 .05 .05 .42
Affe .68 .46 .56 .47 .51 .48
1 .7 .59 .03 .02 .53
Reiz .67 .45 .49 .51 .46 .53
.7 1 .38 .16 .14 .54
Kont .46 .42 .44 .32 .42 .32
.59 .38 1 0 .03 .22
Sozu .02 .05 -.11 .1 -.04 .05 .03
.16 0 1 .8 .1
Netz .03 .09 .07 .09 -.01 .05 .02
.14 .03 .8 1 .05
Psyw .43 .19 .3 .48 .25 .42
.53 .54 .22 .1 .05 1
i.Eigenvalue Cholesky i.Eigenvalue
Cholesky i.Eigenvalue Cholesky
1. 5.63408 1
2. 1.849 .638
3. 1.16106 .6379
4. .83494 .8701
5. .57973 .6326
6. .44775 .5476
7. .42142 .6791
8. .36763 .6391
9. .27269 .7764
10. .23384 .9492
11. .11312 .531
12. .08474 .7559
Cholesky decomposition successful, thus the matrix is (semi) positive definit.
Eigenvalues in per cent of trace = 12
1 .4695 2 .1541 3 .0968
4 .0696 5 .0483 6 .0373
7 .0351 8 .0306 9 .0227
10 .0195 11 9.4D-3 12 7.1D-3
analysed: 12/13/00 21:55:02 PRG version 05/24/94
MA9.BAS
Gesamtzeit_____________ 49.48
Rang_____________ 0
Determinante_____ .02
Eigenwerte/Vekt__ 0
Peso Kor+Chol____ 4.68
NuStabAnalyse____ .295
Statistik________ .22
File = C:\OMI\NUMERIK\MATRIX\SMA\RPD_12\RPD_12.SMA
with data from C:\OMI\NUMERIK\MATRIX\SMA\RPD_12\RPD_12.K12
Date: 12/13/00 Time:21:55:02