크래머 상관관계<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />헤이 여러분,
JMP Pro 사용자가 Cramer의 V 상관관계(http://en.wikipedia.org/wiki/Cramér's_V)를 사용하려고 합니다. JMP 설명서(파일 E.
이 상관 관계의 사양과 JMP Pro에서 유사한 작업을 수행할 수 있는 방법을 아는 사람이 있습니까?
고맙습니다,
피렌체
Re: Cramer 상관 관계이러한 세부 사항에 대해 Jian에게 감사드립니다.
그래, 크리스, 좋겠어.
피렌체
이름: JMP 사용자 커뮤니티 관리자 >
답변: "jive-1049333682-hwqt-2-4mjn@community.jmp.com" >
날짜 : 2015년 4월 16일 19:45
À : 플로렌스 쿠세너 >
오브제 : Re: - Cramer Correlation
Re: Cramer 상관 관계감사
크리스 커치버그
Re: Cramer 상관 관계Pearson의 카이 제곱은 테스트 통계인 반면 Cramer의 V는 연관성 v의 측도입니다. 0에서 시작 1(연속 변수에 대한 F-통계 및 상관 계수 r과 유사). 그만큼 p-값 ~을 위해 중요성 의 V 에 대해 동일합니다 Pearson의 카이제곱 검정.
Re: Cramer 상관 관계감사합니다.
누군가 카이 제곱보다 Cramer의 V를 언제 사용합니까? 장단점은 무엇입니까?
감사
크리스 커치버그
Re: Cramer 상관 관계JMP에는 없지만 Fit Y by X에서 모든 성분을 사용할 수 있으므로 JMP Formula를 사용하거나 손으로 계산하기가 매우 쉽습니다.
이것은 wiki에 표시된 Cramer의 V 공식입니다.
어디
는 피어슨의 카이 제곱, n은 총 obs 수, k 및 r은 각각 열 수 및 행 수입니다. JMP의 Big Class를 사용하여 Y=나이 및 X=Sex로 Fit Y By X를 실행하면 Cramer의 상관관계는 다음과 같습니다.
V=Sqrt(2.554/40/1) =0.252686.
JMP Pro는 필요하지 않지만 연관성 측정 목록에 추가하는 것이 좋을 것이라는 데 동의합니다.
