Доброго денечка! Назрел вопросец, помогите пожалуйста! Имеется большая выборка пациентов 150 человек и три клинических параметра, измеряющиеся качественно (наличие/отсутствие). Необходимо посчитать корреляцию этих параметров между собой в программе "статистика". Я забила все 150 человек и вышло три столбца с нулями и единичками. Верно ли я сделала?
Далее, как корреляцию необходимо провести? Какие окна открывать и куда жмакать? Я так поняла, что просто попарно корреляция проводится. И еще, можно ли провести какую-то множественную корреляцию, когда получаем степень влияния пары параметров на какой-то третий? Простите глупышку за такие вопросы, но очень надеюсь на вашу помощь.

Так уже-ж ответили и на вопрос - "надо или нет единички с нуликами набивать" и куда "жмакать", и даже - нужно-ли "жмакать"
http://forum.disser.ru/index.php?showtopic=3956
Или ту тему вы не дочитали до конца?

На всякий случай повторю:
Для выявления корреляции выборок, измеряемых в дихотомических шкалах ( а у Вас именно такая шкала с "1"-"0") используются Коэффициент Ассоциации Юла, коэффициент контингенции (сопряженности) Бравайса, Коэффициент Жаккара и пр.

Соня, привет!
Ваши вопросы отнюдь не глупые, а верные. Действительно, взаимосвязь между качественными (не количественными) признаками следует обязательно устанавливать. Обращаю внимание, что о такой связи не принято использовать термин "корреляция", который применяют к количественным признакам. Действительно т ри столбца с нулями и единицами могут содержать ОЧЕНЬ много полезной информации. В частности, при проведении анализа таблиц сопряжённости. Однако в этом анализе, когда обнаруживается статистически значимая сопряжённость (взаимосвязь), следует устанавливать и СТРУКТУРУ таких связей. Увы, это сложный аспект. Примеры таких деталей можете почитать по адресу http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_9.htm
Теперь относительно анализа влияния пары качественных признаков (например, пол, анамнез) на третий качественный признак (результат лечения). Наиболее результативный метод подобного анализа это логистическая регрессия. Почитайте статьи об этом начиная с адреса http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_1.htm Там увидите и много примеров по реальным массивам данных. Есть такие примеры и в подборке отличных диссертаций выложенных на том же сайте, где эти статьи.
Желаю успешного знакомства с возможностями таких анализов!