【发布时间】：2022-10-04 16:54:17
【问题描述】：
我有一个非常大的数据集，其中包含所有类型的变量：日期、时间、分类和数值变量。它是一个引用就业记录的数据集。我想知道它们之间是否存在相关变量。我知道要制作一个正常的相关矩阵，我应该只有标准化的数值变量，但事实并非如此。有什么选择吗？
【问题讨论】：
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请提供足够的代码，以便其他人可以更好地理解或重现该问题。
【发布时间】：2022-10-04 16:54:17
【问题描述】：
唯一的方法是对相关性分析采取单独的方法。时间变量可以被视为连续变量（至少在一些转换之后）。所以应该可以使用Pearson 积矩相关.对于分类数据，应区分名义上的和序数数据，其中序数数据表现出某种等级。这里，斯皮尔曼的等级顺序相关或者肯德尔等级相关可以应用，其数据必须是至少序数。名义数据应该通过列联表等进行分析，也许还有一些更高级的相关措施，比如四环相关实际得到某种相关系数[...]。
我会熟悉不同的关联方法、它们的用例和替代方案。
【讨论】：