Дробрый день, уважаемые форумчане!

Заранее прошу меня извинить, если данный вопрос уже поднимался (что вероятно, но мне найти не удалось). Ситуация достаточно частая:
имеется независимая переменная - количество некоторого белка в образцах тканей, взятых у онкологических пациентов (оценивается ИГХ - от 1 до 8, ИЛИ (в других выборках) - номинально - 1 повышена, 2 - снижена). Кроме того, имеется ряд зависимых клинических переменных, также выраженных номинально - уровень дифференцировки, стадия, наличие онкомаркера etc (всего около 10). Наблюдений относительно немного, несколько десятков. Как лучше узнать а) есть ли значимая зависимость количества белка от каких-либо используемых переменных и б) как олпределить, какие из них связаны между собой (относительно влияния на количество белка?

Заранее спасибо за возможные ответы!

1) наверное зависимая все таки это белок? с точки зрения модели

2) ну зачем Вам тесты? примените randomForest в попытке различить уровни белка по всем остальным показателям. Есть несколько пакетов типа boruta которые позволяют проверить значимость предикторов для разделения.


загрузите данные, попробуем проанализировать из по шагам в R.