등급에 순서가 있고 등급의 수준이 3개 이상일 경우 평가자 간의 연관성을 평가하려면 Kendall의 일치성 계수를 사용하십시오.
Kendall의 계수는 점수의 순서를 고려하지만 카파 통계량은 그렇지 않습니다. 예를 들어, Kendall의 계수는 완전한 항목(등급 = 5)을 불량(등급 = 1)으로 잘못 분류하면 해당 항목을 매우 양호(등급 = 4)로 분류한 것보다 더 심각한 결과가 발생한다는 것을 고려합니다.
Kendall의 일치성 계수는 범위가 0부터 1까지입니다. Kendall의 일치성 계수가 클수록 합치도가 강한 것입니다.
자세한 내용은 카파 통계량 및 Kendall의 계수를 참조하십시오.
카이-제곱 검정에서 p-값을 결정하기 위해 사용되는 근사 카이-제곱 통계량입니다.
자유도(DF)는 카이-제곱 값과 함께 p-값을 결정하기 위해 사용됩니다. DF = N - 1.
p-값은 귀무 가설에 반하는 증거를 측정하는 확률입니다. p-값이 작을수록 귀무 가설에 반하는 더 강력한 증거가 됩니다.
Minitab에서는 카이-제곱 값을 사용하여 p-값을 결정합니다.