У меня есть три переменные, которые я хотел бы проанализировать. Два из них являются значениями шага - диапазон набора от 1-6 и другие диапазоны от 1-5. Третья переменная не является значением шага, но может иметь относительно широкий спектр возможных значений. Я пытаюсь определить, имеется ли моя третья переменная отношение/коррелируется с любым из двух значений шага.
Значения шага представляют отличающиеся ранги оплаты и рейтинги, в то время как несо ступенчатой регулировкой представляет плату. Как я могу протестировать, если плата связана с рангом оплаты и/или рейтингами? И есть ли способ изобразить все три переменные в виде графика в одной диаграмме?
Должен смочь изобразить это в виде графика с 3-м поверхностным графиком или "лесным графиком" - эти две ступенчатых функции определяют плоскость, и значение нешага является повышением.
Для анализа корреляции я определил бы объединенную ступенчатую функцию по этим тридцати ячейкам, определенным плоскостью двух существующих ступенчатых функций.
JHC - R Статистический пакет статистики с открытым исходным кодом, который работает на всех основных платформах (http://www.r-project.org/) и делает очень хорошее задание анализа. Следующий пример кода взял бы скопированные данные (столбцы Разряда, Класса и Платы) и дал бы Вам анализ, который Вы ищете.
mydata <-read.table ("буфер обмена", header=TRUE);
response=mydata$Pay~mydata$Rank+mydata$Grade;
график (ответ);
coplot (Оценивают Класс ~ | Плата, данные = mydata);
fit=lm (ответ);
afit=anova (соответствие);
afit;
график (соответствие);
cor (mydata$Rank, mydata$Grade)
(для более - помощь с помощью следующих команд:) справка (lm); справка (anova); справка (coplot);
Жаль JDB - я попробовал R, и я просто не понимаю это. Я не могу заставить R читать в моих данных (heck, я не могу даже выяснить, где R хочет, чтобы я поместил данные).
Из того, что я вижу в примере кода все же. Вы предлагаете использовать тест ANOVA? Действительно ли там какой-либо причиной является функция cor, только смотрит на Разряд и Класс?