クラマー相関<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />みなさん、こんにちは。
JMP Pro ユーザーは、Cramer の V 相関 (http://en.wikipedia.org/wiki/Cramér's_V) を使用したいと考えています。 JMP のドキュメント (ファイル E.
この相関関係の仕様と、JMP Pro で同様のことを行う方法を知っている人はいますか?
ありがとう、
フィレンツェ
Re: クレーマー相関これらの詳細についてJianに感謝します。
はい、クリス、いいですね。
フィレンツェ
De : JMP ユーザー コミュニティ管理者 >
返信先: "jive-1049333682-hwqt-2-4mjn@community.jmp.com" >
日付 : jeudi 2015 年 4 月 16 日 19:45
À : フローレンス・クッセナー >
オブジェクト : Re: - Cramer Correlation
Re: クレーマー相関ありがとう
クリス・カーチバーグ
Re: クレーマー相関Pearson のカイ 2 乗は検定統計量であり、Cramer の V は関連 v の尺度です。 0からの変化から 1 (連続変数の F 統計量および相関係数 r に類似)。 のp値のために意義のⅤについても同じですピアソンのカイ二乗検定。
Re: クレーマー相関ありがとう、ジアン
誰かがカイ二乗よりもクラマーの V を使用するのはいつですか? 長所と短所は何ですか？
ありがとう
クリス・カーチバーグ
Re: クレーマー相関JMP にはありませんが、Fit Y by X ではすべての成分が利用できるため、JMP Formula を使用して、または手で計算するのはかなり簡単です。
これは wiki に示されている Cramer の V 式です。
どこ
はピアソンのカイ二乗、n は観測点の総数、k と r はそれぞれ列の数と行の数です。 JMP の Big Class を使用して、Y=Age および X=Sex で Fit Y By X を実行すると、Cramer の相関関係は次のようになります。
V=Sqrt(2.554/40/1) =0.252686.
JMP Pro は必要ありませんが、関連付けの測定のリストに追加するとよいと思います。
