Анализ данных / Data Analisys / Меры

Критерий для таблицы сопряженности.

Вычислим ожидаемую частоту

, i = ,j = .

Далее вычисляется χ₀² для χ²:

1. Точный критерий Фишера.

используется гипергеометрическое распределение.

1. Коэффициент Пирсона (коэффициент сопряженности признаков):

.

Мера Крамера.

, , где .

Пример:

А  объем в литрах выдохнутого воздуха через 1с. после начала форсированного выдоха.

В  привычка к курению.

А	В			
	Некурящие	Курящие	Бросившие
Ненормально	2	16	4	22
Нормально	64	83	46	193
	66	99	50	215

, ,

,

.

или . Используем распределение ² с степенями свободы: , и отвергается в обоих случаях.

Мера _b Кендалла применяется при . Вычисляется

где , а .

При этом

.

мера _c Стьюарта:

, где , .

Далее ,

Где , .

коэффициент ранговой корреляции Спирмена r_s:

,

при этом .