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/ NetNews Usenet Archive 1992 #26 / NN_1992_26.iso / spool / bit / listserv / edstatl / 864 < prev    next >
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Text File  |  1992-11-11  |  1.8 KB  |  44 lines
  1. Comments: Gated by NETNEWS@AUVM.AMERICAN.EDU
  2. Path: sparky!uunet!stanford.edu!bcm!convex!darwin.sura.net!paladin.american.edu!auvm!MIZZOU1.BITNET!C459006
  3. Message-ID: <EDSTAT-L%92111122064097@NCSUVM.CC.NCSU.EDU>
  4. Newsgroups: bit.listserv.edstat-l
  5. Date:         Wed, 11 Nov 1992 17:58:18 CST
  6. Reply-To:     Larry Ries <C459006@MIZZOU1.BITNET>
  7. Sender:       "Statistics Education Discussion" <EDSTAT-L@NCSUVM.BITNET>
  8. From:         Larry Ries <C459006@MIZZOU1.BITNET>
  9. Subject:      robustness and correlation
  10. Lines: 32
  11.  
  12.      I'm a little confused about the discussion of robustness concerning
  13. correlation coefficient inferences.  As I understand robustness, it refers
  14. to, essentially, how well a test does when the assumptions about the
  15. population are violated.
  16.  
  17.      For example, to do a one sample t-test we must assume the data comes from
  18. a normal population.  As I understand it, the t-test works pretty well
  19. even if the data isn't from a normal population, so we consider it a
  20. fairly robust test.
  21.  
  22.      On the other hand, if we are even talking about a correlation, we
  23. basically MUST ASSUME we are talking about a bivariate normal distribution.
  24. (How many distributions have rho as a parameter?  The bivariate normal does,
  25. and I can't think of any others off hand.)
  26.  
  27.      So my training suggests that you shouldn't look at a corrlation unless
  28. you have a bi-variate normal.  Thus robustness can't be an issue.
  29.  
  30.      On the other hand, we do nonparametric correlations all the time.
  31. ranks aren't bivariate normal.  Hmmmm.....
  32.  
  33.      My point is that basically a correlation has no meaning without the
  34. assumption of bivariate normality, so maybe people look at correlation
  35. a whole heck of a lot more than they should.
  36.  
  37.      Any discussion?
  38.  
  39.  
  40. Larry Ries
  41. Dept. of Statistics
  42. University of Missouri
  43. Columbia
  44.