En ciertas situaciones la naturaleza de las variables no permite el uso de la correlación de Pearson, o sus algoritmos asociados. Para este tipo de situaciones el SPSS 24 (IBM Corp., 2016) contempla módulos integrados en R como el que vamos a describir en esta entrada brevemente.
Este procedimiento extendido de las correlaciones heterogéneas requiere, además del modulo IBM SPSS Statistics, los complementos de
integración para R como para Python.
La solución genera tanto correlaciones policóricas como poliseriales (las soluciones tetracórica y biserial son casos especiales de estas), bien por el proceso de ``dos pasos'' o bien usando el ajuste de Máxima Verosimilitud .
En la ventana de sintaxis es posible escribir la instrucción:
SPSSINC HETCOR /HELP
...obteniendo una ayuda complementaria del procedimiento descrito. Que como en otros casos siempre es posible usar sin tener que acudir a las ventanas interactivas.
Finalizando, señalar que este procedimiento es una solución que deberemos tener siempre en cuenta con variables operativizadas en escala nominal o bien ordinal en nuestras bases de datos.
Referencias.
*IBM Corp. Released 2016. IBM SPSS Statistics 24 Algorithms. Armonk, NY: IBM Corp. (URL:ftp://public.dhe.ibm.com/software/analytics/spss/documentation/statistics/24.0/en/client/Manuals/IBM_SPSS_Statistics_Algorithms.pdf )
