<div dir="ltr"><div>Elias, </div><div><br></div><div>Umas observações:</div><div><br></div><ul><li>Ao você « ...<span style="font-family:"times new roman",serif"> e eliminar os relacionamentos de variáveis com baixa corrrelação para evitar conexões causais espurias.</span> » vai deixar as com alta correlação <i>apenas</i> e aí ter "colinearidade" para as variáveis?<br></li><li>A recomendação: « <span style="font-family:"times new roman",serif">Para variáveis categoricas x categoricas. . . Sendo o valor P considerado a medida de correlação</span> » não é muito correta do ponto de vista teórico🤔 Qual material "recomenda isso"?<br></li></ul><div><div>Para ser assertivo seria necessário que você nos contasse mais sobre quem seria (uma binária ou categórica ordinal) a variável resposta. . .</div><div><br></div><div>HTH</div><div>--</div><div>Cesar Rabak</div><div><br></div><div><br></div></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">2017-11-10 15:17 GMT-02:00 Elias Carvalho via R-br <span dir="ltr"><<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>></span>:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:times new roman,serif;font-size:small">Boa Tarde Pessoal</div><div class="gmail_default" style="font-family:times new roman,serif;font-size:small"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:times new roman,serif;font-size:small">Tenho um banco de dados com 9 variáveis categóricas binárias e 12 variáveis categóricas ordinais.</div><div class="gmail_default" style="font-family:times new roman,serif;font-size:small"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:times new roman,serif;font-size:small">Preciso saber se há correlação entre elas, preciso de um valor que diga se há uma correlação ou associação baixa, média ou alta.</div><div class="gmail_default" style="font-family:times new roman,serif;font-size:small"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:times new roman,serif;font-size:small">O objetivo é pré-processar um banco de dados antes de criar um grafo de rede (path analysis e rede bayesiana) e eliminar os relacionamentos de variáveis com baixa corrrelação para evitar conexões causais espurias.</div><div class="gmail_default" style="font-family:times new roman,serif;font-size:small"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:times new roman,serif;font-size:small">Lendo alguns materiais foi recomendado o seguinte:<br></div><div class="gmail_default" style="font-family:times new roman,serif;font-size:small"><ul><li>Para variáveis categoricas x categoricas usar o qui-quadrado para determinar se elas são independentes ou não.Sendo o valor P considerado a medida de correlação<br></li><li>Calcular também o v de Crammer (quanto menor maior é a força da correlação)</li></ul><div>Alguuém pode me confirmar se esse é o melhor método ? Ou sugere outra coisa ?</div></div><span class="HOEnZb"><font color="#888888"><div><br></div>-- <br><div class="m_2245600558735550771m_-7445949162122191094gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><font face="times new roman, serif"><i><span style="font-size:12.8px">In Jesu et Maria</span><br><br style="font-size:small"></i></font><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div style="font-size:small"><font face="times new roman, serif"><i>Obrigado</i></font></div><div style="font-size:small"><font face="times new roman, serif"><i>Prof. Elias Carvalho</i></font></div><div style="font-size:small"><font face="times new roman, serif"><i><br></i></font></div><div><font face="times new roman, serif" size="2"><i><div>"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)</div><div>"Blessed is he who has been able to understand the cause of things"</div></i></font></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
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