グッドマン-クラスカルの統計量とは

グッドマン-クラスカルの統計量とは、カテゴリ変数間の関連性の測度です。グッドマン-クラスカルのτとグッドマン-クラスカルのγの統計量を得るには、統計 > > クロス集計およびカイ二乗を選択し、他の統計をクリックします。さらに、統計 > 回帰 > 2値ロジスティック回帰または統計 > 回帰 > 順位ロジスティック回帰を実行する際に、グッドマン-クラスカルのγを得ることができます。

グッドマン-クラスカルのτとは

グッドマン-クラスカルのτは、名義水準変数のクロス集計における関連性を測定します。

グッドマン-クラスカルのτは、ランダムなカテゴリ指定に基づきます。従属変数(行変数または列変数)の予測可能性が、その他の変数(行変数または列変数)の値が与えられた場合に何パーセント向上するかを示します。グッドマン-クラスカルのτは、グッドマン-クラスカルのλと同じですが、τの統計量の計算が周辺比率または条件付き比率によって与えられる割り当て確率に基づいている点が異なります。

誤判別の確率は、周辺比率または条件付き比率によって指定される確率のランダムカテゴリ指定に基づきます。

グッドマン-クラスカルのλとは

グッドマン-クラスカルのλは、名義水準変数のクロス集計における関連性を測定します。

グッドマン-クラスカルのλはモーダル確率に基づきます。従属変数(列変数または行変数)の確率が、他の変数(行変数または列変数)の値が与えられた場合に何パーセント向上するかを示します。

誤判別の確率は、最大確率のカテゴリに対する割り当てに基づいて計算されます。独立変数としてのX(行変数)を使用して、λは次のように計算されます。
  • 各行の最高セル度数の和をSで表します。
  • 最高行合計をRで表します。
  • すべてのセル度数の合計をNで表します。
  • λは(S – R) / (N – R)の比です。

従属変数としてのY(列変数)を使用してλを計算するには、上記の手順に従い、Sを各列の最高セル度数に置き換え、Rを最高列合計に置き換えます。

グッドマン-クラスカルのγとは

グッドマン-クラスカルのγは、一致するペア数から一致しないペアの数を差し引いて、同順位の場合を除くペア総数で割ったものを示します。グッドマン-クラスカルのγを使用して順位変数間の関連性を測定します。

|γ| = 1の場合は完全な関連性が存在します。順位ロジスティック回帰または2値ロジスティック回帰では、XとYが独立している場合、γ = 0です。

本サイトを使用すると、分析およびコンテンツのカスタマイズのためにクッキーが使用されることに同意したことになります。  当社のプライバシーポリシーをご確認ください