3 Correlaciones

3.1 Revisión 101

3.1.1 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”)

source('C:/Users/rober/Documents/R/ts.brb.test/Rprofile.site')


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  Motor Barbwin8 cargado 
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source('C:/Users/rober/Documents/R/ts.brb.test/functions.R')

# 1. Datos de prueba
data <- expss::read_spss('data/datos_ejemplo.sav')

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
)

Correlaciones: pearson

Matriz de significación (p-values)

Vínculos más fuertes

Vínculos más débiles

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
)