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| 總計 | ||||
|---|---|---|---|---|
| 50 | ||||
| 50 | ||||
| 50 | ||||
| 總計 | 46 | 54 | 50 | 150 |
Kendall's tau-b
0.494
tau-c = 0.493 · γ = 0.685
χ²(4, N = 150) = 50.32, p < .001, V = .41
| 皮爾森卡方 | χ² = 50.322, df = 4, p < .001 |
| G 檢定（似然比） | G = 50.805, df = 4, p < .001 |
| Cramér V | 0.410 (大) |
| 列聯係數(C) | 0.501 |
| Lambda（對稱 / 列|欄 / 欄|列） | 0.357 / 0.370 / 0.344 |
| Goodman–Kruskal gamma (γ) | 0.685 |
| Kendall's tau-b / tau-c | 0.494 / 0.493 |
| Somers' d | 0.494 / 0.494 / 0.493 |
| Theil's U | 0.154 / 0.154 / 0.154 |
交叉表中許多個案共用同一類別（同分）。tau-b 在分母中考慮兩個變數的同分；tau-c（Stuart）把分母調整為表格較小的維度，因此長方形表也能達到 ±1。
計算器開啟時的 3×3 表為 [[30, 15, 5], [12, 25, 13], [4, 14, 32]]（低／中／高，n = 150）。Kendall's τ-b = 0.494，τ-c = 0.493；忽略同分的 gamma 較大，為 0.685。卡方：χ²(4) = 50.32，P < .001。
參考資料
Kendall, M. G. (1938). A new measure of rank correlation. Biometrika, 30(1–2), 81–93.
Agresti, A. (2013). Categorical Data Analysis (3rd ed.). Hoboken, NJ: Wiley.
常見問題
列數與欄數相同的方形表用 tau-b；長方形表用 tau-c，因為 tau-b 在長方形表中無法達到 ±1。
gamma 捨棄同分配對，只用一致對與不一致對計算，因此絕對值通常較大。
正值表示一個變數的高類別與另一個變數的高類別一起出現，負值則相反。請確認兩個變數依相同方向排序。
沒有固定門檻；社會科學中，約 0.3 以上常被視為明顯的關聯。請與類似研究比較。
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