名義尺度間の相関

表 1 のような $k \times m$ 分割表で，変数 $A$ の第 $i$ カテゴリー，変数 $B$ の第 $j$ カテゴリーの観察値を $O_{ij}$ とする。また，$n_{i \cdot }$ を第 $i$ 行の合計，$n_{ \cdot j}$ を第 $j$ 列の合計とする。 \[ E_{ij} = n\ \left (\frac{n_{i\cdot}}{n}\ \frac{n_{\cdot j}}{n} \right )= \frac{n_{i\cdot}\ n_{\cdot j}} {n} \] 全ての桝目について $\displaystyle \frac{( O_{ij} - E_{ij} ) ^{2}}{E_{ij}}$ の合計をとったものを $\chi^2_0$ とする （これは，独立性の検定に使用される）。 \[ \chi^2_0 = \sum_{i=1}^k \

[hoxo_m]

「クラメール係数 V は，分割表の大きさに関係なく，0 から 1 の範囲の値をとるので，最も望ましいものといえる」

[chezou]

2値ラベル間の相関を求める場合

[kowa]

クラメール（相関）係数のカテゴリーデータに対する相関係数の求め方

[reptam]

質的変数の相関。ファイ係数、コンティンジェンシー係数、クラメール係数。これらを総称して属性相関係数。

[s-feng]

相関係数、ファイ係数、コンティンジェンシー係数など