Como avaliar corretamente a correlação entre ordinal e uma variável contínua?

Gostaria de estimar a correlação entre:

Uma variável ordinal: solicita-se aos sujeitos que classifiquem sua preferência por 6 tipos de frutas em uma escala de 1 a 5 (variando de muito nojento a muito saboroso). Em geral, os sujeitos usam apenas 3 pontos da escala.

Uma variável contínua: os mesmos sujeitos são solicitados a identificar rapidamente esses frutos, o que resulta em uma precisão média para os 6 frutos.

Spearman rho é o melhor método para analisar esses dados e / ou existem outros bons métodos que eu poderia considerar?

— San
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Bem-vindo à lista. A variável ordinal parece ser na verdade 6 variáveis (uma para cada fruta). Também não está claro para mim como a variável de identificação é criada, nem que é contínua.

— Peter Flom - Restabelece Monica

Graças isso é rápido! Portanto, para cada assunto, de fato, tenho 6 classificações de preferência e 6 classificações de precisão. Precisão é a taxa média de hitrato em 16 ensaios de identificação (16 para cada tipo de fruta). Um sucesso é quando eles selecionam a fruta certa, a falta é quando eles selecionam o tipo errado de fruta. Espero que isso tenha deixado mais claro.

— San

Você poderia usar o Spearman's, que é baseado em classificações e, portanto, OK para dados ordinais. Você teria seis resultados.

Se você quiser adotar uma abordagem diferente, poderá se tornar complexo e observar um modelo multinível, com o assunto sendo repetido. Parece que "precisão" dependeria de "preferência". Portanto, um modelo misto poderia analisar isso e explicar a não independência dos dados. Mas, como observado, esse é um modelo muito mais complexo a ser implementado.

— Peter Flom - Restabelece Monica
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