Matlab代码实现的偏最小二乘法检验，其目的是分析语言特征与GroundTruth中记录的心理健康分数之间的相关性

偏小二乘法检验matlab代码地面真相 用于分析语言特征与 GroundTruth 研究的心理健康分数之间的相关性的代码 概述：为了调查语言特征与抑郁症状、广泛性焦虑和自杀意念之间的关联，我们从个人博客内容中提取了语言特征，并将其与纵向研究（n=38）中经过验证的心理健康数据相关联。 使用自我报告患者健康问卷 (PHQ-9) 评估抑郁症状，使用自我报告广泛性焦虑障碍量表 (GAD-7) 评估焦虑症状，并使用语言查询和字数统计 (LIWC) 分析社交媒体数据) 语言特征的工具。 进行双变量和多变量分析以研究受试者之间语言特征和心理健康评分之间的相关性。 然后我们使用多元回归模型来预测受试者情绪的纵向变化。 数据可用性：本研究中使用的语言特征和心理健康评分可从 Zenodo 获得：... 代码：此存储库包含用于分析数据并生成报告的 Matlab 脚本：...提供以下脚本： performBivariateGroupAnalysis.m：计算 68 个语言特征中的每一个与 3 个心理健康分数之间的等级顺序相关性。 使用跨重复测量的平均数据计算受试者之间的相关性。 置换测试用于控制家庭错误率。