什么是一致对和不一致对？

一致对和不一致对用于描述观测值对之间的关系。为计算一致对和不一致对，数据将被当作顺序数据处理，因此顺序数据应该可以适用于您的应用程序。一致和不一致对的数量用于计算 Kendall 的 tau，该系数用于度量两个顺序变量之间的关联。

用于计算一致对和不一致对的过程可比较有关相同两项的两个变量（例如，X 和 Y）的分类。如果分类方向相同，则对是一致的。例如，X 和 Y 对项 1 的评分都高于对项 2 的评分。如果分类方向不相同，则对是不一致的。例如，X 对项 1 的评分高于对项 2 的评分，而 Y 对项 1 的评分低于对项 2 的评分。

例如，假设一群朋友在玩飞镖。他们将自己的技能水平定为初级、中级或专业级，然后按命中率（低、中和高）收集数据。

如果受试对象的两个变量都较高，则这对观测值是一致的。如果受试对象的一个变量较高而另一个变量较低，则这对观测值是不一致的。