Корреляция это мера связи изначально между метрическими переменными (на непрерывной шкале), а потом между ординальными (дискретные переменные имеющие определенный порядок расстановки). Коэффициент корреляции Пирсона показывает степень линейной зависимости между двумя метрическими переменными. Спирмана и Кендалла показывают есть ли вообще некая связь между переменными. (что правда опять же может ни о чем не говорить)
У вас болезнь это номинальная переменная, для нее не существует порядка расстановки. Поэтому коэффициенты корреляции неприменимы. Зато для определения зависимости можно использовать Kontingenztafeln. Ну и в контексте с ними хи квадрат тест. Там могут быть и номинальные переменные. Там две переменные: в вашем случае Болезнь (0 болен, 1 здоров) и Возраст (1, 2, 3, 4 - возрастные группы). Составляется таблица, заносится туда количество разных случаев, ну и считается. Правда у хи квадрат теста есть множество условий, которые не всегда выполняются. Если нет - то есть тест Фишера. Он всегда хорош. Правда в книгах описаны только таблицы 2 на 2, хотя он есть и для любых таблиц.

У вас 2 переменных: Болезнь 2 значения принимает и Возраст 4 значения принимает. Как раз на таблицу по горизонтали одна переменная, по вертикали другая. Это несложно.

Найти как в нем считаются Kontingenztafeln и Fischers Test и Chi-Quadrat Test. Но только по этой теме!!! А то Хиквадрат тестов имеется большое количество.

спасибо за обяснения!!!!
Контингенцтафел я знаю как сделать в СПСС. А имеет значение, что именно пойдёт по горизонтали или вертикали?
И что именно я установлю применив хи2-Тест?? Наличие взаимосвязи между болезней и возрастом?

нет

В данном тесте, как вобщем и в любом другом все зависит от нулевой гипотезы. В случае с контингенцтафелями нулевая гипотеза будет, что Болезнь и Возраст стохастически независимы. Так вот может быть только два исхода теста: Нулевая гипотеза отвергается, Нулевая гипотеза не отвергается на сигнификантном уровне альфа. Установить или подтвердить ничего нельзя. Можно только отвергнуть гипотезу или не отвергнуть.

можно еще доказать алтернатив-гипотезу, если установить бета-ошибку

1. Доказать гипотезу ни при каких условиях нельзя. Можно ее либо отклонить, либо не отклонить.
2. Для того, чтобы работать с альтернативой нужно знать распределение Статистики под альтернативой. А вот это как раз часто и неизвестно.