Calcula las correlaciones del producto-momento de Pearson. Esta acción es fundamental en el análisis exploratorio de datos para entender la relación lineal entre variables numéricas. Puede generar diversas matrices estadísticas como la de covarianza, la suma de cuadrados y productos cruzados (SSCP), y el alfa de Cronbach para evaluar la fiabilidad de una escala.
| Parámetro | Descripción |
|---|---|
| alpha | Cuando se establece en True, calcula el coeficiente alfa de Cronbach. |
| attributes | Especifica los atributos de las variables. |
| casOut | Especifica la configuración para una tabla de salida. |
| covariance | Cuando se establece en True, crea una tabla de la matriz de varianza/covarianza. |
| csscp | Cuando se establece en True, crea una tabla de la suma corregida de cuadrados y productos cruzados. |
| descriptiveStats | Cuando se establece en True, se generan estadísticas descriptivas univariadas para las variables de análisis. |
| display | Especifica una lista de tablas de resultados para enviar al cliente para su visualización. |
| excludeNonPosWgt | Cuando se establece en True, excluye del análisis las observaciones que tienen valores de ponderación no positivos. |
| excludePairStats | Cuando se establece en True, suprime la visualización de estadísticas asociadas con la eliminación por pares. |
| excludeProbs | Cuando se establece en True, suprime el cálculo de las probabilidades asociadas con cada coeficiente de correlación. |
| freq | Especifica una variable numérica que contiene la frecuencia de ocurrencia de cada observación. |
| groupByLimit | Especifica el número máximo de niveles en un conjunto de group-by. Cuando el servidor determina este número de niveles, el servidor se detiene y no devuelve un resultado. |
| groupbyTable | Especifica una tabla de entrada que contiene los grupos a utilizar en un análisis group-by. |
| inputs | Especifica las variables de entrada para el análisis. |
| listwiseDelMiss | Cuando se establece en True, se aplica la eliminación por lista (listwise deletion) a las observaciones con valores faltantes. |
| outputTables | Enumera los nombres de las tablas de resultados para guardar como tablas CAS en el servidor. |
| pairWithInput | Especifica las variables numéricas con las que se deben calcular las correlaciones de las variables del parámetro INPUT. |
| pearsonOut | Especifica una tabla de salida para contener las estadísticas solicitadas. |
| rank | Cuando se establece en True, muestra los coeficientes de correlación ordenados. |
| sscp | Cuando se establece en True, crea una tabla de la suma de cuadrados y productos cruzados. |
| table | Especifica la tabla de datos de entrada para el análisis. |
| topCorrelation | Especifica el número de coeficientes de correlación ordenados que se muestran. |
| varianceDivisor | Especifica el divisor de la varianza en el cálculo de varianzas y covarianzas. Los valores pueden ser 'DF' (grados de libertad), 'N' (número de observaciones), 'WDF' (suma de ponderaciones menos uno) o 'WEIGHT' (suma de ponderaciones). |
| varInfo | Cuando se establece en True, crea una tabla de información de variables. |
| weight | Especifica una variable numérica que se utiliza como ponderación en el cálculo de la correlación producto-momento ponderada de Pearson. |
Este bloque de código carga la tabla 'cars' de la librería de ayuda 'sashelp' a la librería 'mycas' (caslib activa) para ser utilizada en los ejemplos. La tabla 'cars' contiene datos sobre diferentes modelos de coches.
| 1 | DATA mycas.cars; |
| 2 | SET sashelp.cars; |
| 3 | RUN; |
Este ejemplo calcula la matriz de correlación de Pearson para todas las variables numéricas en la tabla 'mycas.cars'. Es el uso más básico de la acción.
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | SIMPLE.correlation / |
| 3 | TABLE={name='cars'}; |
| 4 | RUN; |
Este ejemplo calcula las correlaciones ponderadas para las variables 'Cylinders' y 'Horsepower', agrupadas por la variable 'Type'. Utiliza la variable 'MSRP' como ponderación y guarda la matriz de correlación de Pearson resultante en una nueva tabla CAS llamada 'corr_results'.
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | SIMPLE.correlation / |
| 3 | TABLE={name='cars', groupBy={'Type'}}, |
| 4 | inputs={{name='Cylinders'}, {name='Horsepower'}}, |
| 5 | weight='MSRP', |
| 6 | pearsonOut={name='corr_results', replace=true}; |
| 7 | RUN; |
Este ejemplo calcula el coeficiente alfa de Cronbach para un conjunto de variables numéricas ('MPG_City', 'MPG_Highway', 'Weight', 'Wheelbase', 'Length') para evaluar la fiabilidad de una escala. También solicita la matriz de covarianza.
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | SIMPLE.correlation / |
| 3 | TABLE={name='cars'}, |
| 4 | inputs={{name='MPG_City'}, {name='MPG_Highway'}, {name='Weight'}, {name='Wheelbase'}, {name='Length'}}, |
| 5 | alpha=true, |
| 6 | covariance=true; |
| 7 | RUN; |