Корреляция, определение значимости коэффициента Опции

[SurgeonAnastasia]

Здравствуйте
Проведено исследование, связанное с изучением стоматологических и психологических параметров, по 4 параметра в каждом разделе. Психологические параметры выражались в дихотомической шкале и ранговой. Стоматологические - в ранговой. Необходимо было провести корреляционный анализ.
Анализ был проведён с использованием расчета коэффициентов Спирмена, биссериального коэффициентов. Коэффициенты получены как положительные, так и отрицательные. Затем проведено определение значимости этих коэффициентов. Также получены различные значения, как и значимые значения, так и значения, соответствующие гипотезе о нулевом коэффициенте.
Все считала в Excel.
В итоге, много вопросов:
1. Правильный ли у меня алгоритм действий?
2. Если да, то что интерпретировать: сам коэффициент или его значимость?
3. Правильно ли использовать Excel или другая программа лучше для этих целей.
Заранее прошу прощения за возможную некомпетентность.

[leo_biostat]

Здравствуйте
Проведено исследование, связанное с изучением стоматологических и психологических параметров, по 4 параметра в каждом разделе. Психологические параметры выражались в дихотомической шкале и ранговой. Стоматологические - в ранговой. Необходимо было провести корреляционный анализ.
Анализ был проведён с использованием расчета коэффициентов Спирмена, биссериального коэффициентов. Коэффициенты получены как положительные, так и отрицательные. Затем проведено определение значимости этих коэффициентов. Также получены различные значения, как и значимые значения, так и значения, соответствующие гипотезе о нулевом коэффициенте.
Все считала в Excel.
В итоге, много вопросов:
1. Правильный ли у меня алгоритм действий?
2. Если да, то что интерпретировать: сам коэффициент или его значимость?
3. Правильно ли использовать Excel или другая программа лучше для этих целей.
Заранее прошу прощения за возможную некомпетентность.

Здравствуйте!

В прошлом году мы с коллегами проводили для стоматологов стат. анализ по аналогичным массивам. И в беседе с исследователями узнали, что в таких исследованиях всегда учитывается наличие различных групп наблюдений. Например, пол пациентов, анамнез, группа зубов или их расположение, и т.п. Поэтому в таких ситуациях следует использовать не только анализ парных взаимосвязей, но и методы многомерного стат. анализа. Это могут быть разные методы, но наиболее эффективно для подобных массивов использовать логистическую регрессию. Описание метода и примеры см. в серии 9 статей (http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_1.htm -- http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_9.htm)