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クラメールのVについて

概要

• カイ二乗検定の結果について妥当性を検討するのに必要
• カイ二乗検定では一般的に自由度が上がれば有意になりやすいので強い関連度があるかないかを判断する要素になる

数式

\[V = \sqrt{\frac{\chi^2/n}{min(r_0-1, r_1-1)}}\]

• \(n\); サンプルサイズ
• \(r\); 列の数、行の数

実践的解釈

• 0.0; 関連がないj
• 0.0 ~ 0.1; 非常に弱い弱い関連がある
• 0.1 ~ 0.25; 弱い関連がある
• 0.25 ~; 関連がある

参考

• カイ２乗検定・クラメール連関係数
• Cramér’s V