序数的で、単調ではない関係にあると思われる2つの変数に対して、どのような検定を使用しますか？| | 私がしたアンケートから、2つのリッカートスケール、順序変数の間の関連/関係について正しいテストを見つけようとしています。 動作 「どのくらいの頻度でリサイクルしますか」 - （1）ほぼ毎日、（2）週に2、3回、（3）週に1回、（4）週に1回未満、（5）私はリサイクルしない 姿勢 「リサイクルは環境を保護することができます」 - （1）から（5）完全に同意しない、（3）中立、および（6）選択できないという選択肢の範囲。
回答者の態度と実際に報告された行動の間に関係があるかどうかを確認したいのです。 データをグラフ化した後、変数は非単調な関係にあるようです。それで、これは単調な関係を必要とするいくつかの序数 - 序数検定を除外するようです。 私が検索したものから、Kruskal-Wallisテストは私の状況に合うかもしれませんが、私がテストをするか結果を見ることを可能にするオプションを見つけることができないようです（JMPが自動的にそれをするなら）。Kruskal-Wallisテストは私の場合に使用するのに適したテストですか？助けていただければ幸いです。 
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再：序数的で、単調ではない関係にあるように見える2つの変数に対して、どのような検定を使用しますかそう、JMPは実際に自動的にいくつかの関連付けを自動的に行います。私がしなければならないのは、アウトプットウィンドウの中の "Measures of Association"オプションをクリックすることであり、それは異なった関連の測定値を表示するでしょう。私が間違っていたらあなたが私を直すことができるように大声でそれを言っているだけです。ありがとうございます。
再：序数的で、単調ではない関係にあるように見える2つの変数に対して、どのような検定を使用しますか序数データの場合、Fit Y by Xを使用してデータを分析すると、いくつかの異なる関連性の尺度を得ることができ、それは素晴らしいモザイクプロットを提供します。
下にもいくつかの方法があります。
分析==>消費者調査
Consumer Researchの分野は、"Consumer Research"の本に非常にうまく文書化されています。
ヘルプ==>本==>消費者調査
