Consulta sobre teste estatístico não paramétrico

Olá a todos,

Boa tarde. Eu peço por favor ajuda para a análise dos meus dados de entrevistas relacionado ao método de valoração de contingência, uma metodologia baseada em criar mercados hipotéticos sobre a disposição a pagar (DAP) e/ou disposição a aceitar (DAA). Nesse caso, eu gostaria de saber como poderia fazer uma regressão e/ou correlação não paramétrica (spearman) das variáveis categóricas (Gênero, Idade, Escolaridade, ocupação atual e renda média mensal) com respeito à variável contínua (RS_dia -> DAP ou DAA). Ou seja, eu quero saber se existe uma tendência ou influência (nível de significância) de qualquer dessas variáveis categóricas em relação à DAP/DAA. Os meus dados não possuem uma distribuição normal (RS_dia). Eu coloco um resumo dos meus dados (por exemplo):



Além disso,  sai uma mensagem de erro ao tentar fazer uma correlação entre as variáveis "RS_dia" e "Genero", a pesar que mudei para numérico:

Código:

cor(Genero, RS_dia, method = "spearman")
cor.test(Genero, RS_dia, method = "spearman")

Código:

Error in cor(Genero, RS_dia, method = "spearman") : 'x' deve ser numérico

Ficarei grato pela sua resposta, ajuda e feedback.

Cordialmente,

Henry

Olá, Henry, tudo bem?

Vamos lá!

O erro gerado está ligado à natureza das variáveis. A correlação deve ser feita entre variáveis quantitativas, e 'Genero' é variável categórica.

Você pode, então, no caso das variáveis categóricas, usar o teste de Mann-Whitney (para as variáveis com 2 níveis, como é o caso de 'Genero' e 'Tipo', por exemplo) ou de Kruskall-Wallis para a com 3 ou mais níveis (como 'Escolaridade').

E você pode manter a correlação de Spearman para as variáveis quantitativas, como Idade, por exemplo.

Qualquer coisa vamos nos falando, ok?

Abraços!

Olá Prof. Marcos!

Tudo bem?  O problema já foi consertado. Era só converter algumas variáveis continuas em categóricos. Nesse caso, utilizei o pacote "Rcmdr" para realizar esses testes não paramétricos.

Obrigado pela dica!

Abraço!

Henry