Elias,Umas observações:
- Ao você « ... e eliminar os relacionamentos de variáveis com baixa corrrelação para evitar conexões causais espurias. » vai deixar as com alta correlação apenas e aí ter "colinearidade" para as variáveis?
- A recomendação: « Para variáveis categoricas x categoricas. . . Sendo o valor P considerado a medida de correlação » não é muito correta do ponto de vista teórico🤔 Qual material "recomenda isso"?
- Para ser assertivo seria necessário que você nos contasse mais sobre quem seria (uma binária ou categórica ordinal) a variável resposta.
HTH--Cesar Rabak2017-11-10 15:17 GMT-02:00 Elias Carvalho via R-br <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>:______________________________Boa Tarde PessoalTenho um banco de dados com 9 variáveis categóricas binárias e 12 variáveis categóricas ordinais.Preciso saber se há correlação entre elas, preciso de um valor que diga se há uma correlação ou associação baixa, média ou alta.O objetivo é pré-processar um banco de dados antes de criar um grafo de rede (path analysis e rede bayesiana) e eliminar os relacionamentos de variáveis com baixa corrrelação para evitar conexões causais espurias.Lendo alguns materiais foi recomendado o seguinte:
- Para variáveis categoricas x categoricas usar o qui-quadrado para determinar se elas são independentes ou não.Sendo o valor P considerado a medida de correlação
- Calcular também o v de Crammer (quanto menor maior é a força da correlação)
Alguuém pode me confirmar se esse é o melhor método ? Ou sugere outra coisa ?--In Jesu et MariaObrigadoProf. Elias Carvalho"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)"Blessed is he who has been able to understand the cause of things"_________________
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