Корреляция метрической шкалы и номинативной 0_0 Опции

[kont]

Подскажите пожалуйста, мне нужно изучить взаимосвязь между метрическими показателями и номинативными.
Это эмоциональные реакции на стимулы.
К метрическим переменным относятся:
Вытеснение (П) Регрессия (П) Замещение (П) Отрицание (П) Проекция (П) Компенсация (П) Гиперкомпенсация (П) Рационализация (П)
К номинативным ряд картинок, по каждой картинке нужно сказать чувствовал эмоцию или нет (1-да, 0-нет)
Список эмоций:
Боль
Вина
Возмущение
Грусть
Досада
Жалость
Забота
Злость
Интерес
Испуг
Любовь
Обида
Огорчение
Отвержение
Отвращение
Печаль
Презрение
Равнодушие
Радость
Раздражение
Разочарование
Растерянность
Смущение
Сострадание
Сочувствие
Спокойствие
Страдание
Страх
Стыд
Счастье
Тревога
Удивление
Удовольствие
Ужас

Вопрос. Можно ли коррелировать эти метрические показатели с номинативными (по Спирману) или для изучения взаимосвязей, тут можно только сравнить метрические переменные по каждой номинативной используя t.test?

Прикрепленные файлы

 корр.zip ( 48,19 килобайт ) Кол-во скачиваний: 344

 

[p2004r]

1) Никакой проблемы нет использовать неоднократно мной называемый bnlearn строящий Bayesian networks в том числе и по моделям где встречаются различные шкалы.

2) Сами по себе методы редукции размерности плевать хотели на существование к.к. и связанной с ними теории, поскольку основаны на простых _геометрических_ построениях. В данном случае набор данных просто представляет из себя гиперкуб и "за один присест" его сможет переварить какой либо вариант https://en.wikipedia.org/wiki/Multilinear_p...ponent_analysis

Тензор (гиперкуб) "люди-чувства-картинки" + плоская таблица "люди-психхарактеристики". Тензор после hosvd() даст набор таблиц с "компонентами" для "людей", "чувств", "картинок".

Можно "компоненты людей" выведенные от их итеракции с "чувствами-картинками" просто проверить на связь с "психохарактеристиками".

Сообщение отредактировал p2004r - 14.07.2017 - 18:24

Прикрепленные файлы

 out.pdf ( 28,1 килобайт ) Кол-во скачиваний: 337