

Sponsored Link
前回の相関比の求め方と例題では相関比を見ました。今回はクラメールの連関係数を見てみます。

相関比は、数量データとカテゴリーデータの組み合わせでした。今回見るクラメールの連関係数はカテゴリーデータとカテゴリーの組み合わせにおける指標を言います。早速例題を見てみましょう。
薬学部の男性と女性を集めて衛生と薬剤どちらの科目が好きかを質問したところ、以下の結果が得られた。この時のクラメールの連関係数を求めよ。

クラメールの連関係数は以下の手順で求めます。
Sponsored Link
Sponsored Link
先ほどの図における赤字の値は実測度数と言います。

先ほど確認した実測度数をもとに、各カテゴリーデータの合計値に各カテゴリーデータをかけて、それを全体数で割ったものを期待度数と言います。図でいうところの緑色が期待度数です。

例えば男性で衛生のところであれば、男性の合計値は5、衛生の好きな人の合計値は8なので、それを全体数20で割った5×8÷20となります。
これを各項目埋めたものが緑色のものになります。
先ほど確認した実測度数と期待度数をもとに、それぞれのマスに(実測度数−期待度数)^2/期待度数を行います。図でいうところのオレンジの値になるはずです。

そして、それらを足し合わせたものがピアソンのカイ二乗統計量となります。
ピアソンのカイ二乗統計量=2.00+1.33+0.67+0.44=4.44
クラメールの連関係数は
で求められます。ピアソンのカイ二乗統計量は4.44、全データ数は20となります。問題は「カテゴリーデータの項目のうち少ない方−1」です。今回、性別と科目というカテゴリーデータを扱いました。性別は男性と女性の2つ、科目は衛生と薬剤の2つということでどちらも項目的には2なので、今回カテゴリーデータの項目のうち少ない方は2となります。ここから1を引くことになるので、1となります。
一応カテゴリーデータの項目のうち少ない方の補足として、性別の項目は変わらず男性と女性の2つのまま、科目は薬理を加えたとしたら、衛生、薬剤、薬理とすると3つになります。この場合は性別の項目の方が2と少ないのでこちらが選ばれて2とするということです。そして同様に1を引くので1となります。
以上よりクラメールの連関係数を求めると、
√{4.44/(20×1)=0.471
これが答えです。
クラメールの連関係数も、相関比と同じく0〜1の間の数字となり、マイナスは出てきません。√{ピアソンのカイ二乗統計量/(全データ数×カテゴリーデータの項目のうち少ない方−1)という式からもわかるようにマイナスになる要素がないからです。そして、毎度のようにいくつで関連しているという基準はないので、参考程度にみると
これより今回はやや弱い関連となります。