Terme | Description |
---|---|
χ2 | Statistique du Khi deux de Pearson |
r | nombre de lignes |
c | nombre de colonnes |
n++ | nombre total d'observations |
Kappa mesure le niveau de concordance entre deux évaluateurs qui attribuent des unités à un ensemble de catégories. Lorsque le kappa a pour valeur 1, la concordance est parfaite. Lorsque le kappa a pour valeur 0, la concordance n'est pas meilleure que si elle était le fruit du hasard.
Terme | Description |
---|---|
ni+ | nombre d'observations dans la ième ligne |
n+i | nombre d'observations dans la ie colonne |
nii | observation dans la cellule correspondant à la ie ligne et à la ie colonne |
n++ | nombre total d'observations |
Le lambda de Goodman-Kruskal est une mesure d'association pour les tableaux à entrées multiples de variables de niveau nominal. Il mesure, en pourcentage, l'amélioration de la prévisibilité de la variable dépendante (variable de colonne ou de ligne) en fonction de la valeur d'autres variables (variable de ligne ou de colonne). Les probabilités de mauvais classements sont calculées en fonction de l'affectation à la catégorie qui présente la probabilité la plus élevée.
Lambda avec Y (variable de colonne) étant la variable dépendante :
Lambda avec X (variable de ligne) étant la variable dépendante :
Terme | Description |
---|---|
c | nombre de colonnes |
r | nombre de lignes |
ni+ | nombre d'observations dans la ième ligne |
n+j | nombre d'observations dans la jème colonne |
nij | observations dans la cellule correspondant à la ième ligne et à la jème colonne |
n++ | nombre total d'observations |
Le tau de Goodman-Kruskal est une mesure d'association pour les tableaux à entrées multiples de variables de niveau nominal. Le tau mesure l'amélioration de la prévisibilité de la variable dépendante (variable de colonne ou de ligne) en fonction de la valeur d'autres variables (variable de ligne ou de colonne). Les probabilités de mauvais classement sont calculées en fonction de l'affectation de catégorie aléatoire dont les probabilités sont données par des proportions marginales ou conditionnelles.
Tau avec Y (variable de colonne) étant la variable dépendante :
Tau avec X (variable de ligne) étant la variable dépendante :
Terme | Description |
---|---|
ni+ | nombre d'observations dans la ième ligne |
n+i | nombre d'observations dans la jème colonne |
nij | observations dans la cellule correspondant à la ie ligne et à la je colonne |
n++ | nombre total d'observations |