肯德尔系数的卡方值,德尔菲法

肯德尔系数的卡方值,德尔菲法

Kendall系数有两个计算公式，一个称为Tau-c，另一个称为Tau-b。 两者的区别在于Tau-b可以处理具有相同值的情况，即并列的情况。 下面解释这两个公式。 4.1Tau-a其中，n代表样本。如果两个因素不独立（卡方值显着），则表示两个变量之间存在相关或交互作用。 1.独立性检验的一般问题和步骤（1）统计假设：研究假设：两个因素（或多因素）之间存在相关或显着差异

我们可以得到Friedmann检验的相关统计量和KendallW检验的相关统计量，我们主要关注后者。 如下图所示，肯德尔调和系数W值为0.891，卡方值为0.891，P值为<0.01。因此，可以看出，不同评分者的一致性不为1。Pearson、Spearman和Kendall相关系数统计Pearson、Spearman、Kendall中的三大相关系数，它们都反映了方向和两个变量之间变化趋势的程度，取值范围为-1到+1.0表示两个变量

≡(▔﹏▔)≡ Kendall的τ系数定义为：属性是组合的总数，因此系数必须在-1≤τ≤1范围内。 如果两个排名之间的协议是完美的（即两个排名相同），则系数的值为1。 如果两个排名之间的列联系数：基于卡方统计的虚构测度，在0-1之间，越接近1，相关性越强Phi和CramerV：基于卡方统计的相关虚构测度，校正列连接系数Lambda：当使用一个变量的不同水平来预测另一个变量的可能结果时，这是错误的

属性：Kendall系数()具有以下属性•如果两个排列的排序都是完美的（即两个排序相同）则系数值为1•如果两个排列之间的差异是完美的排序（即Rankingistore相反）方法。使用SAS软件编写宏程序，安装并调用相应的R包来实现Kendall和谐系数和W检验算法。 结果使用文献中的数据使用SAS计算Kendall调和系数，并使用R生成结果

∩▽∩ 列联相关系数构建：1.基于减少误差比的方法2.基于卡方值。减少误差比的思路假设两个变量xandy，直接猜测y时产生的误差为E1，使用extoguessy时产生的误差为E2，减少误差比PRE（百分比减少图说明：上表显示了模型测试的结果，包括：Rank均值、中位数、Kendall协调系数𝑊、卡方值、显着性𝑝值；Kendall系数一致性检验结果表明，整体数据的显着性𝑝值为0.487，水