Высокие статистические технологии

Прочитал в интернете алгоритм теста Фаррара-Глобера на мультиколлинеарность факторов:
1.Нормируем значения факторов (и приводится формула)
2. Находим корреляционную матрицу
3. Определяем значение хи-квадарт ... и далее формула и т.д.
Возник вопрос по поводу второго этапа. В случае если значения факторов не подчиняются нормальному закону распределения, то можно ли в целях реализации этого теста найти корреляционную матрицу по коэффициентам корреляции Пирсона на основе нормированных значений факторов? Или же можно не нормировать значения, но корреляционную матрицу для этого теста находить по коэффициентам корреляции Спирмэна? И еще вопрос - в случае если одна переменная измерена в дихотомической шкале, а другая в интервальной (но нет оснований предполагать нормальность ее распределения), то какой коэффицент корреляции целесообразно рассчитывать - Спирмэна или точечный бисериальный коэффициент (равнозначный коэффициенту корреляции Пирсона при значениях дихотомической переменной 0 и 1)?

Уважаемый Александр Иванович! Можете ли Вы дать рекомендацию по поводу того, какие коэффициенты корреляции рассчитывать для реализации теста Фаррара-Глобера в случае, если нет оснований предполагать нормальность распределения значений переменных: коэффициенты корреляции Пирсона по нормированным значениям переменных или же коэффициенты корреляции Спирмэна?

Не знаю, что такое Не ясно, каков смысл и более общей фразы
Есть стандартные правила:
1. Описать задачу, которую надо решить.
2. Сформулировать модель в вероятностно-статистических терминах.
3. Разработать метод для решения поставленной задачи в предположениях принятой модели.
4. Выявить условия применимости метода.

Вот здесь изложен алгорит теста Фаррара-Глобера http://iissvit.narod.ru/rass/vip11.htm
Значения факторов нормируются для того, чтобы применить коэффициенты корреляции Пирсона?

Описание в указанном файле безграмотно.
Судя по упоминанию критериев Фишера и Стьюдента, предполагается многомерная нормальность.
Ее не бывает для реальных данных.
Значит, и разбираться незачем.



По указанному адресу нет даже описания задачи,
Не сформирована модель...


Для расчета коэффициента корреляции Пирсона нет необходимости нормировать значения факторов.