source('functions.R')
# 1. Datos de prueba
data <- expss::read_spss('ESTUDIO_EJEMPLO.sav')
# 2. Ejecución de la función
result <- bw8correl(
df = unlab(data),
vars = c("P1", "P2", "P3", "P15", "P16"),
weight = NULL,
method = "pearson",
conf.level = 0.95, # Nivel de confianza alto
p.value = TRUE, # Queremos la matriz de significación
list.max = 1, # Top 3 de correlaciones más altas
list.min = 1, # Top 3 de correlaciones más bajas
publish = TRUE
)3 Correlaciones
3.1 Revisión id 101 - Correlaciones
Se ha creado la función bw8correl que elimina todo lo anterior.
- Se piden variables numéricas (ordinales o métricas).
- Se decide el método (method = c(“pearson”,“kendall”, “spearman”)), uno de ellos
- Se decide si se muestra o no la matriz de significaciones, p.value = TRUE/FALSE
- Se decide el nivel de significación, conf.level = c(0.95, 0.9, 0.9545, 0.99, 0.9973)
- Se decide si se listan los máximos, cuántos, 0 es que no lista
- Se decide si se listan los mínimos, cuántos, 0 es que no lista
- Se decide que alternativa, una de ellas, alternative = c(“two.sided”, “greater”, “less”)
result <- bw8correl(
df = unlab(data),
vars = c("P1", "P2", "P3","P15", "P16"),
weight = NULL,
method = "pearson",
conf.level = 0.95, # Nivel de confianza alto
p.value = TRUE, # Queremos la matriz de significación
list.max = 0, # Top 3 de correlaciones más altas
list.min = 0, # Top 3 de correlaciones más bajas
publish = TRUE
)