クラマーのV計算機

Cramér の V 計算機は、0 つのカテゴリ変数間の関連の強さを測定するために使用される統計ツールです。関係の強さを示す 1 から XNUMX までの値を提供します。この計算機は分割表を分析するのに特に役立ち、変数間の関連のレベルを判断するために研究、データ分析、社会科学でよく使用されます。

クラマーのV計算機の公式

Cramér の V を計算する式は次のとおりです。

どこ：

• χ² カイ二乗統計です。
• n 観測値の合計数です。
• k 分割表の列数です。
• r 分割表の行数です。

クラメールの V の解釈:

• 0.00 – 0.10: 関連性は無視できる
• 0.10 – 0.30: 弱い関連性
• 0.30 – 0.50: 中程度の関連性
• 0.50 – 0.70: 強い関連性
• 0.70 – 1.00: 非常に強い関連性

Cramér の V を計算する手順:

1. 分割表を作成する: 変数の頻度分布を表示する表にデータを整理します。
2. カイ二乗統計量（χ²）を計算する: 変数間の関連性を評価するには、カイ二乗検定の式を使用します: χ² = Σ[(観測値 - 期待値)² / 期待値]
3. クラメールのV式を適用する: 値を式に代入して関連の強さを計算します。

一般条件表

以下は、Cramér の V の値を解釈するのに役立つ参照表です。

クラメールのV値	つながりの強さ
0.00 – 0.10	無視できる
0.10 – 0.30	弱い
0.30 – 0.50	穏健派
0.50 – 0.70	強い
0.70 – 1.00	とても強い

この表は、変数間の関連の強さを解釈するための簡単なリファレンスを提供します。

クラマーのV計算機の例

次の詳細を含む研究の Cramér の V を計算してみましょう。

• 分割表: 2x2
• 合計観察数 (n): 100
• カイ二乗統計量（χ²）: 16

式の使用：

V = √(χ² / (n × min(k - 1, r - 1)))

値を代入します。

V = √(16 / (100 × 分(2 - 1, 2 - 1)))

V = √(16 / 100) = 0.4

この結果は、2 つの変数の間に中程度の関連性があることを示しています。

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