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一致对和不一致对的个数
如果变量 X 等级较高的观测值的变量 Y 等级也较高，则该对是一致的。如果变量 X 等级较高的观测值的变量 Y 等级较低，则该对是不一致的。如果受试对象的 X 和/或 Y 的分类相同，则该对是结对。
公式
表示法
| 项 | 说明 |
|---|---|
| nij | 对应于第 i 行和第 j 列的单元格中的观测值数 |
Gamma
Goodman 和 Kruskal 的 gamma 可度量顺序变量之间的关联。当 |γ| = 1 时，存在完全相关。如果 X 和 Y 不相关，则 γ = 0。
公式
表示法
| 项 | 说明 |
|---|---|
| C | 一致对的个数 = Σi<kΣj<l nij nkl |
| D | 不一致对的个数 = Σi<kΣj>l nij nkl |
| nij | 对应于第 i 行和第 j 列的单元格中的观测值数 |
Somer 的 D
Somer 的 D 测量两个顺序变量之间关系的强度和方向。
公式
对于作为响应变量的 Y：
对于作为响应变量的 X：
表示法
| 项 | 说明 |
|---|---|
| TX | 结对的数量，X =  |
| TY | 结对的数量，Y =  |
| C | 一致对的数量 |
| D | 不一致对的数量 |
| ni+ | 第 i 行中的观测值个数 |
| n+j | 第 j 列中的观测值个数 |
| nij | 对应于第 i 行和第 j 列的单元格中的观测值数 |
| n++ | 观测值总数 |
Kendall 的 Tau-b
Kendall 的 tau-b 与 gamma 类似，可度量顺序变量之间的关联。作为关联的度量，Kendall 的 tau-b 的一个优势在于它可以解释计算中的结对。Gamma 无法解释结对，因此 gamma 显示的关联度几乎总是高于 tau-b。tau-b 值介于 -1.0 到 1.0 之间。
公式
表示法
| 项 | 说明 |
|---|---|
| TX | X = Σi ni+ (ni+- 1) 0.5 时，结对的个数 |
| TY | Y = Σj n+j (n+j- 1) 0.5 时，结对的个数 |
| C | 一致对的个数 = Σi<kΣj<l nij nkl |
| D | 不一致对的个数 = Σi<kΣj>l nij nkl |
| ni+ | 第 i 行中的观测值数 |
| n+j | 第 j 列中的观测值数 |
| nij | 对应于第 i 行和第 j 列的单元格中的观测值数 |
| n++ | 观测值总数 |
一致性测试
一致性的考验就是对独立性的考验。P 值是一个概率，用来测量否定原假设的证据。概率越低，否定原假设的证据越充分。
公式
一致性检验使用标准正态检验统计量：
p 值等于 Z 大于 Z* 的概率。
表示法
| 项 | 说明 |
|---|---|
| C | 一致对数 = Σi<kΣj<l nij nkl |
| D | 不和谐对的数量 = Σi<kΣj>l nij nkl |
| 东南（C-D） | 标准误差或 C-D，近似等于  |
| n++ | 观测值总数 |
| ni+ | 第 i行中的观测值数。 |
| N+J | 第 j列中的观测值数。 |
