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第十四章名義資料的數字 描述：關連測量 © Copyright 版權所有：學富文化事業有限公司。本光碟內容僅提供教師於教學上使用，非經本公司許可，禁止複製 (給學生)。感謝老師的配合。
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表14.1
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關連的測量和描述性統計 關連的測量為描述一變數的數值如何 受到另一變數數值的影響（將影響強 度量化的描述性統計量）
若指定一自變數、一依變數，則此測 量稱為不對稱測量 （asymmetric measure）；若互為依變 數，則應使用對稱測量 （symmetric measure）。
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表14.2
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名義變數之關連測量 關連測量是用數字指標來標示關係的強度， 數值介於兩極端值內，一極端值為完全關連
（perfect association），另一極端值為無關 連性（no association）。
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表14.3
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表14.4
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圖14.1
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表14.5
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圖14.2
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表14.6
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Lambda（λ）的特性 λ是關連測量的一種，屬於一種比例性 縮減之誤差的測量。 （λ＝1），表兩變數為完全關連
（λ＝0），表兩變數可能為無關連、 或有其他的關連。 λ是一個不對稱的關連測量。
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表14.7
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表14.8
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圖14.3a
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圖14.3b
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圖14.4
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表
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應用λ的限制 當依變數之類別的分佈模式和自變數之 類別分佈相同時，λ值為０。但此時兩 變數仍有可能存在某種關連性，應檢查
相對次數分佈是否是真正的無關連，或 因依變數呈偏斜分佈所致。
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表14.12
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表
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其它名義資料兩變項之計算 Goodman and Kruskal tau (使用SPSS計算) Cramer’s V
X2: 卡方值
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∴兩變項有弱的相關。
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