人々が自分の出身国を表すために特定のスマイリーを使用するものを選択し、出身国に入る調査が行われました。テキスト応答を数値に再コーディングしました。
人々がどこから来たのかと彼らが選択した表現との間の相関のレベルをチェックするために、どのような形式の分析を使用する必要があります（できればSPSS）。
2つの名義変数間の相関測定をどのようにして見つけますか？
回答:
名詞と名詞の関連性の尺度はたくさんあります。
ファイ係数、不測係数（正方形の表に適用されると思うので、おそらくあなたには適さない）、クレイマーのV係数、ラムダ係数、不確実性係数があります。まだまだ間違いありません。
それらの多くは、カイ2乗統計量の関数であることがわかります。
（1つ以上の順序変数がある場合、その状況に適した他の多くの係数があります。）
このウィキペディアのページには、私が言及しているページがリストされています。
SPSSは、長方形の名目対名目上の状況に一致すると思われるものを計算できると思います。少なくともファイとクラマーのVとラムダ係数の場合は確かです。
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CramerのVを使用することを考えていましたが、Statistical Methods for Psychology（Howell）で「Vの問題は、カテゴリが3つ以上あり、それらが分類されない場合、単純で直感的な解釈が難しいことです。順序付けられた次元で」私は彼がそれによって何を意味するのか本当にわかりません。
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masoftheund 2013年
私はそのような措置のほとんどに批判が当てはまると思います。これは、長方形（）の名義-名義の関連付けです。直感はどのくらいありますか？
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Glen_b-モニカを2013
かなりたくさん。調査は調査のほんの一部にすぎないため、他の情報源からも結論が導き出されます。また、相関関係があるかどうかを知っていれば十分です。
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masoftheund 2013年
直感を伝える対象内の知識があることはすばらしいように思えますが、私の考えは、長方形のテーブルの名目上の関連のほとんどすべての測定は、それ自体では直感を伝えないということです。クラマーのVに対する特定の批判ではないと思います。たとえば、Vはファイで単調です。批評は確かに一方に当てはまるし、もう一方にも当てはまる。
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Glen_b-2013