Коэффициент контингенции

Коэффициент контингенции — это некоторое число от −1 до 1, характеризующее тесноту стохастической связи между качественными признаками, являющимися альтернативными случайными величинами.

Предложен английскими статистиками Эдни Дж. Юлом (1871−1951) и Морисом Дж. Кендаллом (1907−1983).

Обозначения:

n_ij — частота клетки (i,j) в корреляционной таблице альтернативных признаков;

a — частота клетки (1,1);

b — частота клетки (1,2);

c — частота клетки (2,1);

d — частота клетки (2,2);

K_кон — коэффициент контингенции.

Формула

Невозможно разобрать выражение (SVG с запасным PNG (MathML можно включить с помощью плагина для браузера): Недопустимый ответ («Math extension cannot connect to Restbase.») от сервера «https://wikimedia.org/api/rest_v1/»:): {\displaystyle K_\text{кон}=\frac{n_{11}n_{22}-n_{12}n_{21}}{\sqrt{(n_{11}+n_{12})(n_{12}+n_{22})(n_{11}+n_{21})(n_{21}+n_{22})}}\iff}

Невозможно разобрать выражение (SVG с запасным PNG (MathML можно включить с помощью плагина для браузера): Недопустимый ответ («Math extension cannot connect to Restbase.») от сервера «https://wikimedia.org/api/rest_v1/»:): {\displaystyle \iff K_\text{кон}=\frac{ad-bc}{\sqrt{(a+b)(b+d)(a+c)(c+d)}}}

где

a=n₁₁, b=n₁₂, c=n₂₁, d=n₂₂.

Другие коэффициенты:

1. коэффициент вариации;
2. линейный коэффициент вариации;
3. коэффициент ковариации;
4. коэффициент осцилляции;
5. коэффициент парной корреляции;
6. коэффициент множественной корреляции;
7. коэффициент уравнения линейной регрессии;
8. коэффициент уравнения множественной регрессии;
9. коэффициент ранговой корреляции Спирмена;
10. коэффициент ранговой корреляции Кендалла;
11. коэффициент корреляции Фехнера;
12. коэффициент детерминации;
13. коэффициент конкордации Кендалла;
14. коэффициент ассоциации;
15. коэффициент контингенции;
16. коэффициент взаимной сопряжённости;
17. коэффициент взаимной сопряжённости Пирсона;
18. коэффициент взаимной сопряжённости Чупрова;
19. коэффициент дифференциации;
20. коэффициент Гатева;
21. коэффициент Салаи;
22. коэффициент Рябцева.