Excel에서 cramer의 v를 계산하는 방법
Cramer의 V는 두 명목 변수 간의 연관성 강도를 측정한 것입니다.
0에서 1까지 진행됩니다. 여기서:
- 0은 두 변수 사이에 연관성이 없음을 나타냅니다.
- 1은 두 변수 사이의 강한 연관성을 나타냅니다.
다음과 같이 계산됩니다.
크레이머의 V = √ (X 2 /n) / min(c-1, r-1)
금:
- X 2 : 카이제곱 통계
- n: 총 표본 크기
- r: 라인 수
- c: 열 수
이 자습서에서는 Excel의 분할표에 대한 Cramer의 V를 계산하는 두 가지 예를 제공합니다.
예: Excel에서 Cramer의 V 계산
두 가지 시험 준비 방법과 학생 합격률 사이에 연관성이 있는지 알고 싶다고 가정해 보겠습니다.
다음 표는 사용한 시험 준비 방법에 따라 시험에 합격하고 불합격한 학생의 수를 보여줍니다.
다음 스크린샷은 36명의 학생에 대한 데이터가 포함된 2 × 2 테이블에 대한 Cramer의 V를 계산하는 데 사용할 수 있는 정확한 공식을 보여줍니다.
Cramer의 V는 0.1617 로 나타났습니다.
다음 표를 사용하여 사용된 자유도에 따라 Cramer의 V를 소형, 중형 또는 대형 효과 크기로 간주해야 하는지 결정할 수 있습니다.
이 예에서 자유도는 1과 같습니다. 따라서 Cramer의 V 0.1617은 작은 효과 크기로 간주됩니다.
즉, 사용된 시험 준비 방법과 학생들의 성공률 사이에는 상당히 약한 연관성이 있습니다.
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저자 소개
벤자민 앤더슨
안녕하세요. 저는 통계학 교수를 퇴직하고 전임 통계 교사로 변신한 벤자민입니다. 통계 분야의 광범위한 경험과 전문 지식을 바탕으로 Statorials를 통해 학생들에게 힘을 실어주기 위해 지식을 공유하고 싶습니다. 더 알아보기