社會(huì)學(xué)中定義的拉姆達(dá)與伽瑪

λ和γ是社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)和研究中常用的兩種關(guān)聯(lián)度量。Lambda是用于名義變量的關(guān)聯(lián)度量,而gamma用于有序變量。

Lambda

Lambda被定義為適用于名義變量的不對(duì)稱(chēng)關(guān)聯(lián)度量。它可以從0.0到1.0。Lambda為我們提供了獨(dú)立變量和因變量之間關(guān)系強(qiáng)度的指示。作為關(guān)聯(lián)的不對(duì)稱(chēng)度量,λ的值可以根據(jù)哪個(gè)變量被認(rèn)為是因變量以及哪些變量被認(rèn)為是自變量而變化。

要計(jì)算lambda,需要兩個(gè)數(shù)字:E1和E2。E1是忽略自變量時(shí)的預(yù)測(cè)誤差。要找到E1,首先需要找到因變量的模式并從N中減去其頻率。E1=N-模態(tài)頻率。

E2是預(yù)測(cè)基于自變量時(shí)所犯的錯(cuò)誤。要找到E2,首先需要找到自變量的每個(gè)類(lèi)別的模態(tài)頻率,從類(lèi)別總數(shù)中減去它以找到錯(cuò)誤的數(shù)量,然后將所有錯(cuò)誤相加。

計(jì)算λ的公式為:λ=(E1-E2)/E1。

λ的值可以在0.0到1.0的范圍內(nèi)。零表示使用自變量預(yù)測(cè)因變量無(wú)法獲得。換句話(huà)說(shuō),自變量不會(huì)以任何方式預(yù)測(cè)因變量。λ為1.0表示自變量是因變量的完美預(yù)測(cè)變量。也就是說(shuō),通過(guò)使用自變量作為預(yù)測(cè)變量,我們可以預(yù)測(cè)因變量而沒(méi)有任何錯(cuò)誤。

Gamma

伽瑪被定義為適合與之使用的對(duì)稱(chēng)關(guān)聯(lián)度量序數(shù)變量或具有二分名義變量。它可以從0.0到+/-1.0變化,并為我們提供兩個(gè)變量之間關(guān)系強(qiáng)度的指示。lambda是關(guān)聯(lián)的不對(duì)稱(chēng)度量,而gamma是關(guān)聯(lián)的對(duì)稱(chēng)度量。這意味著無(wú)論哪個(gè)變量被認(rèn)為是因變量,哪個(gè)變量被認(rèn)為是自變量,伽瑪?shù)闹刀际窍嗤摹?/p>

伽瑪使用以下公式計(jì)算:

伽瑪=(Ns-Nd)/(Ns+Nd)

有序變量之間關(guān)系的方向可以是正的或負(fù)的。在積極的關(guān)系中,如果一個(gè)人在一個(gè)變量上的排名高于另一個(gè)人,他或她也會(huì)在第二個(gè)變量上排名高于另一個(gè)人。這被稱(chēng)為同階排名,其用Ns標(biāo)記,如上面的公式所示。在負(fù)相關(guān)關(guān)系中,如果一個(gè)人在一個(gè)變量上排名高于另一個(gè)人,他或她將在第二個(gè)變量上排名低于另一個(gè)人。這被稱(chēng)為逆序?qū)?/em>,并被標(biāo)記為Nd,如上面的公式所示。

要計(jì)算伽瑪,首先需要計(jì)算相同階數(shù)對(duì)(Ns)和逆階數(shù)對(duì)(Nd)的數(shù)量。這些可以從雙變量表(也稱(chēng)為頻率表或交叉表)獲得。計(jì)數(shù)這些后,伽瑪?shù)挠?jì)算就很簡(jiǎn)單。

伽瑪為0.0表示兩個(gè)變量之間沒(méi)有關(guān)系,并且通過(guò)使用自變量預(yù)測(cè)因變量無(wú)法獲得任何關(guān)系。1.0的伽瑪表示變量之間的關(guān)系是正的,并且因變量可以由自變量預(yù)測(cè)而沒(méi)有任何誤差。當(dāng)伽瑪是-1.0時(shí),這意味著這種關(guān)系是負(fù)的,自變量是完美的ly預(yù)測(cè)因變量沒(méi)有錯(cuò)誤。

參考文獻(xiàn)

健康知識(shí)手抄報(bào)的內(nèi)容