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.

[SurgeonAnastasia]

Да!

[p2004r]

Если рассматривать "нужный вариант" (который подчеркну маловероятен), то структура связей вот такая.

Код

> bn.fit(res.mmpc, data)

  Bayesian network parameters

  Parameters of node лк (multinomial distribution)

Conditional probability table:
         0         1
0.6086957 0.3913043

  Parameters of node ш (ordinal distribution)

Conditional probability table:
         1         2         3
0.4782609 0.3695652 0.1521739

  Parameters of node э.н (ordinal distribution)

Conditional probability table:
          1          2          3
0.06521739 0.36956522 0.56521739

  Parameters of node э.у (ordinal distribution)

Conditional probability table:

   лк
э.у          0          1
  1 0.03571429 0.00000000
  2 0.21428571 0.61111111
  3 0.75000000 0.38888889

  Parameters of node иг (ordinal distribution)

Conditional probability table:
         1         2         3
0.1956522 0.4565217 0.3478261

  Parameters of node уд (multinomial distribution)

Conditional probability table:
         0         1
0.1086957 0.8913043

  Parameters of node м.т (conditional Gaussian distribution)

Conditional density: м.т | ш
Coefficients:
                      0           1           2
(Intercept)  0.04090909  0.01764706  0.00000000
Standard deviation of the residuals:
         0           1           2  
0.10537503  0.07276069  0.00000000  
Discrete parents' configurations:
   ш
0  1
1  2
2  3

  Parameters of node к.т (conditional Gaussian distribution)

Conditional density: к.т | э.н
Coefficients:
                      0           1           2
(Intercept)  0.20000000  0.03529412  0.05000000
Standard deviation of the residuals:
         0           1           2  
0.17320508  0.09963167  0.14491377  
Discrete parents' configurations:
   э.н
0    1
1    2
2    3

>

Эскизы прикрепленных изображений