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リサーチツール · 順序の関連

Somers の d 計算ツール

ある順序変数で別の順序変数を説明したいとき、Somers の d が適した関連の指標です。

Somers の d をオンラインで計算

観測度数を入力するか、表計算ソフトから貼り付けてください。結果はすぐに更新され、計算はすべてブラウザー内で行われます。

テーブルサイズヒント: カウントのブロックをスプレッドシートから直接貼り付けます。
スプレッドシートをお持ちですか?ワークスペースを開く →この計算機は簡単な表として保管してください。ファイル、フィルター、エクスポート、保存されたプロジェクトにワークスペースを使用します。
合計
50
50
50
合計465450150

Somers' d

0.494

d(row|col) = 0.494 · d(col|row) = 0.493

χ²(4, N = 150) = 50.32, p < .001, V = .41

すべての統計
ピアソンのカイ二乗χ² = 50.322, df = 4, p < .001
G 検定 (尤度比)G = 50.805, df = 4, p < .001
クラメールの V0.410 (大)
分割係数(C)0.501
ラムダ (対称 / 行|列 / 列|行)0.357 / 0.370 / 0.344
Goodman–Kruskal gamma (γ)0.685
Kendall's tau-b / tau-c0.494 / 0.493
Somers' d0.494 / 0.494 / 0.493
Theil's U0.154 / 0.154 / 0.154
01

Somers の d の計算方法

ガンマやタウと同じくペアを比べます。従属変数の同順位は分母に残って d を小さくし、独立変数の同順位は除かれます。そのため d は、独立変数が従属変数の順序をどれだけ予測できるかを表します。

  • d(Y|X) = (C − D) ÷ (X で同順位でないペア数)
  • τ-b = √(d(Y|X) · d(X|Y))
  • 値の範囲は −1〜+1。
02

計算例

初期表 [[30, 15, 5], [12, 25, 13], [4, 14, 32]](n = 150)では d(行|列) = 0.494、d(列|行) = 0.493、対称版 0.494 です。表が正方形で釣り合っているため、両方向の値は互いに近く、τ-b(0.494)にも近くなっています。

03

使う場面と使わない場面

一方の変数が明らかに説明変数であるときに適しています。

  • たとえば学歴(独立)と満足度の段階(従属)。
  • 回帰係数に相当する順序版の指標として。
  • 向きがはっきりしないなら、tau-b のような対称な指標のほうが適しています。
  • 名義変数には使わない。

参考文献

参考文献・関連資料

  • Somers, R. H. (1962). A new asymmetric measure of association for ordinal variables. American Sociological Review, 27(6), 799–811.

  • SciPy — scipy.stats.somersd

よくある質問

よくある質問

どちらの向きを報告しますか?

仮説に合わせます。列が説明変数なら d(行|列) を報告します。

Somers の d と Kendall のタウの関係は?

tau-b は向きのある 2 つの d の幾何平均です。

なぜ 2 つの向きで値が違うのですか?

分母に残るのが従属変数の同順位だけだからです。カテゴリー数が異なると差は大きくなります。

Somers の d はほかにどこで使われますか?

分類モデルの評価です。二値の結果なら d = 2 · AUC − 1 です。

データはアップロードされますか?

いいえ。入力した値はこのブラウザーのタブ内だけで計算され、サーバーには送信されません。

調査データ全体をブラウザーで分析しましょう

クロス集計、ウェイト付け、有意差検定、編集可能なレポート出力まで、すべて無料でアカウント登録も不要です。ファイルはお使いのブラウザー内で処理され、アップロードされません。

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