Page 124 - 6251

Оскільки за відсутності зв’язку між ознаками  2  0, то і

К = 0. При функціональному зв’язку К  1. Цей коефіцієнт є
ч
ч
достатньо точним, оскільки враховує кількість груп а кожною з
досліджуваних ознак. Може використовуватись і при більшому

розподілі одиниць на групи за взаємопов’язаними ознаками. У разі,
коли m  m , деякі дослідники віддають перевагу коефіцієнту
у
x
спряженості Крамера:

 2
К  , (2.58)
к
( n m min  ) 1

де m – мінімальне число груп (m або m ).
y
min
x
У нашому прикладі m =m =3, а тому наведені формули
x
y
коефіцієнта взаємної спряженості тотожні:
49, 5
К  К   0, 124  0, 352,
ч
к
200 3  1
що свідчить про наявність зв’язку.
Оцінити щільність зв’язку між атрибутивними ознаками можна
також і за допомогою коефіцієнта Пірсона:

2

К П  . (2.59)
n   2

Коефіцієнт Чупрова дає найбільш обережну оцінку зв’язку,
тому при значенні К ≥ 0,3 можна говорити про помірний або
ч
щільний (тобто сильний) зв'язок між ознаками.
Якщо обидві взаємозв’язані ознаки альтернативні, тобто
кількість груп m =m =2, можна говорити про чотириклітинкові
x
y
таблиці. Вимірювання взаємозв’язків між альтернативними
ознаками може проводитись за допомогою спрощених коефіцієнтів
взаємної спряженості – коефіцієнтів асоціації, колігації та
контингенції.

Коефіцієнт асоціації, запропонований статистиком Юлом,
визначають за формулою:

f 11 f 22  f 12 f 21
Q  . (2.60)
f 11 f 22  f 12 f 21

Також Юл запропонував коефіцієнт колігації:

123