מתאם פי

מתוך ויקיפדיה, האנציקלופדיה החופשית

מקדם הקשר (או המתאם) (פי) הוא מדד תיאורי לעוצמת הקשר בין שני משתנים איכותיים (כשבדרך כלל שניהם נמדדים בסולם מדידה שמי). המדד מבוסס על סטטיסטי כי בריבוע של פירסון, אולם יש לו קשר גם למקדם המתאם של פירסון.

היסטוריה[עריכת קוד מקור | עריכה]

מקדם קשר זה הוצע על ידי ג'ורג' אדני יול ב-1912 עבור 2 משתנים איכותיים דיכוטומיים.[1] קרל פירסון הציע באופן בלתי תלוי לאמוד את עצמת הקשר בין שני משתנים דיכוטומיים המקבלים את הערכים 0 ו-1 על ידי חישוב מקדם המתאם כאשר מתייחסים למשתנים כאל משתנים כמותיים. התברר כי שתי ההגדרות שקולות, וכי שתיהן קשורות גם לסטטיסטי מבחן כי בריבוע לבדיקת השערת אי התלות בין המשתנים. ההרחבה פורמלית של מקדם למדידת עצמת הקשר בין שני משתנים איכותיים כלשהם נעשתה על ידי הראלד קראמר[2].

הגדרה[עריכת קוד מקור | עריכה]

יהיו ו- שני משתנים מקריים איכותיים, ויהי סטטיסטי כי בריבוע לבדיקת השערת אי התלות בין המשתנים על סמך מדגם בגודל . אזי .

ערכו של שווה ל-0 אם ורק אם שני המשתנים הם בלתי תלויים. ככל שערכו של גדול יותר כך עצמת הקשר גדולה יותר. בדרך כלל ערכו של קטן מ-1, אם כי ניתן למצוא דוגמאות בהן ערכו גדול מ-1. עם זאת, כאשר ו- הם משתנים דיכוטומיים, ערכו של אינו יכול לעלות על 1.

ניתן לבדוק השערות על ערכו של ולחשב רווחי סמך תוך שימוש בהתפלגות כי בריבוע.

מקרים פרטיים[עריכת קוד מקור | עריכה]

כאשר ו- הם משתנים דיכוטומיים (כלומר כל אחד מהם מקבל שני ערכים בלבד), ניתן להציג את נתוני המדגם בלוח השכיחות הבא:

Total
Total


כאשר .

במקרה זה:

.

זוהי למעשה ההגדרה שנתן יול[3].

אם ו- הם משתנים דיכוטומיים, ערכו של שווה לערכו של מתאם קרמר.

אם ו- מקבלים את הערכים 0 ו-1, אזי שווה לערכו של מקדם המתאם של פירסון המחושב כאשר מתייחסים למשתנים כאל משתנים כמותיים.

ראו גם[עריכת קוד מקור | עריכה]

קישורים חיצוניים[עריכת קוד מקור | עריכה]

הערות שוליים[עריכת קוד מקור | עריכה]

  1. ^ Yule, G. U., On the methods of measuring association between two attributes, Journal of the Royal Statistical Society, 6 75, 1912, עמ' 579-652 doi: 10.2307/2340126
  2. ^ Cramer, H., Mathematical Methods of Statistics, Princeton: Princeton University Press, 1946, ISBN 0-691-08004-6
  3. ^ Samuel Kotz and N. Balakrishnan, Encyclopedia of Statistical Sciences, Wiley-Interscience, 2006, עמ' 41, ISBN 978-0471743804