列联系数计算器是一种统计工具,用于测量两个分类变量之间的关联强度。它源自列联表,该表显示变量的频率分布。列联系数可帮助研究人员了解变量之间的关联强度,因此在社会科学、市场营销和医疗保健研究等领域非常有用。
列联系数计算器公式
应急系数的计算公式如下:

配方成分详细
- χ²(卡方值):
- 卡方统计量是根据列联表中的观测频率和预期频率计算得出的:
χ² = Σ((观测频率 - 预期频率)² / 预期频率) - 该值量化了观察到的频率和预期频率之间的差异。
- 卡方统计量是根据列联表中的观测频率和预期频率计算得出的:
- N(观测总数):
- 列联表中数据点的总数,代表所有观察到的频率的总和。
列联系数的特征
- 价值 C 介于 0 和大约 1.
- 0 表示变量之间没有关联。
- 值越高,关联性越强。
- 最大值 C 取决于列联表的大小,这意味着它不是标准化的。
一般术语表
下表提供了常见场景的快速参考值:
χ² 值 | 观察总数 (N) | 列联系数(C) |
---|---|---|
10 | 50 | √(10 / (10 + 50)) ≈ 0.408 |
25 | 100 | √(25 / (25 + 100)) ≈ 0.447 |
50 | 200 | √(50 / (50 + 200)) ≈ 0.447 |
75 | 250 | √(75 / (75 + 250)) ≈ 0.477 |
100 | 300 | √(100 / (100 + 300)) ≈ 0.5 |
该表说明了列联系数如何随不同的卡方值和总观测值而变化。
列联系数计算器示例
让我们计算一项研究的列联系数,其中:
- χ² 值:36
- 观察总数 (N):120
计算公式:
- 公式:
列联系数 (C) = √(χ2 / (χ2 + N)) - 替代值:
C = √(36 / (36 + 120))
C = √(36/156)
C = √0.2308
C≈0.480。
结果:
应急系数是 0.480,表明两个变量之间存在中等程度的关联。
最常见的常见问题解答
列联系数说明什么?
列联系数衡量两个分类变量之间的关联强度。值越高,关系越强。
不同研究之间的列联系数可以进行比较吗?
不,列联系数不是标准化的,其最大值取决于列联表的大小。对于跨研究比较,Cramér V 等替代指标可能更合适。
列联系数与卡方检验有何不同?
卡方检验评估变量之间是否存在关联,而列联系数则量化关联的强度。