什么是 Goodman-Kruskal 统计量？

Goodman-Kruskal 统计量可度量类别变量之间的关联。通过选择统计 > 表格 > 交叉分组表和卡方并单击其他统计量，您可以获得 Goodman-Kruskal tau 和 Goodman-Kruskal lambda 统计量。当您执行统计 > 回归 > 二元 Logistic 回归或统计 > 回归 > 顺序 Logistic 回归时，您还可以获得 Goodman-Kruskal gamma。

什么是 Goodman-Kruskal tau？

Goodman-Kruskal tau 可度量名义水平变量的交叉分组表的关联。

Goodman-Kruskal tau 以随机类别分配为基础。在给定其他变量（行或列变量）值的情况下，它可以度量预测相关变量（行或列变量）的改善百分比。Goodman-Kruskal tau 与 Goodman-Kruskal lambda 相同，只是 tau 统计量的计算以根据边际或条件比率指定的分配概率为基础。

误分类概率以概率由边际或条件比率指定的随机类别分配为基础。

什么是 Goodman-Kruskal lambda？

Goodman-Kruskal lambda 可度量名义水平变量的交叉分组表的关联。

Goodman-Kruskal lambda 以模型概率为基础。在给定其他变量（行或列变量）值的情况下，它可以度量预测相关变量（行或列变量）的改善百分比。

误分类概率的计算以对概率最大的类别的分配为基础。以 X（行变量）作为相关变量的 Lambda 计算如下：

S 表示每行的最高单元格计数的和。
R 表示最高的行合计。
N 表示所有单元格计数的合计。
Lambda 是 (S – R)/(N – R) 的比值。

要计算将 Y（列变量）作为相关变量的 lambda，请按照上述步骤操作，并用每列的最高单元格计数替换 S，用最高的列合计替换 R。

什么是 Goodman-Kruskal gamma？

Goodman-Kruskal gamma (γ) 表示存在的一致对的个数减去不一致对的个数除以扣除了结个数的配对总个数。可以使用 Goodman-Kruskal gamma 度量顺序变量之间的关联。

当 |γ| = 1 时，存在完全相关。在顺序和二元 Logistic 回归中，如果 X 和 Y 不相关，则 γ = 0。