Меры различия профилей для номинативных переменных

Меры различия для частот — применяются в отношении данных типа «объект-признак», для которых каждый признак представляет собой абсолют ную частоту некоторого события для каждого из объектов. В этом случае в качестве мер различия между объектами компьютерные программы предлагают вычислять специфические меры различия для частот (Counts Measures): хи-квадрат (Chi-square) или фи-квадрат (Phi-square). Мера хи-квадрат вычисляется по формуле для %2-Пирсона (см. главу 9), а мера фи-квадрат — это величина хи-квадрат, нормализованная путем деления ее на квадратный корень общей суммы частот.

Меры различия для бинарных переменных — применяются, если все переменные набора являются бинарными. Для этого случая в компьютерных программах предусмотрен широкий набор бинарных мер различия (Binary Measures). Например, в программе SPSS предлагается 6 мер для МШ и 27 (!) мер для кластерного анализа. Все эти меры различия основаны на представлении о четырехклеточной таблице сопряженности двух бинарных переменных Х и Y: