順序付けられたデータの相関係数：ケンドールのタウvsポリコリックvsスピアマンのrho

順序付けられた測定を使用して管理する場合、研究者は通常ポリコリック相関を扱います。（例えば、因子分析を行う前に行列を作成する場合。）なぜそうするのですか？

ケンドールタウの順位相関係数とスピアマンの順位相関係数も、順序付けられたデータに適しています。

これらの相関係数の「賛成」と「反対」の点は大歓迎です。

コメントで部分的に回答：

ウィキペディアのリンクに記載されているように、多項相関は、顕在的な順序変数が潜在的な正規変数の分類に由来すると想定しています。ケンドールのタウとスピアマンの相関関係は、これを想定していません。それ以外は、ケンダルタウかスピアマンのローで違いがカバーされていますか？まだカバーされていないものが残っている場合は、編集して明確にしてください。–ガン

（Polychoricは一般的なケースではあまり適していないということですか？– drobnbobn）

これは、明白な順序変数が潜在的な通常の変数の分類から来たものであり、それ以外の場合ではない場合、ポリコリックが適切であることを意味します。（実際には、これを仮定しても構わないと思っているときのほうがよく、そうでない場合はそうではありません。ほとんどの場合、仮定を実際に確認することができないためです。） 、ここで私の答えを参照してください：ロジットモデルとプロビットモデルの違い。–ガン