《关联性度量》这篇文献主要探讨了不同类型的关联性度量方法，这些方法用于描述两个或多个变量间的关系强度和方向。关联性度量在统计学、社会科学、医学研究、生物学等多个领域都有广泛的应用。

文章详细介绍了几种常见的关联性度量指标：

1. **皮尔逊相关系数**：适用于衡量连续型变量间的线性关系，其值范围从-1到+1，绝对值越大表示线性关系越强。正值表明正向相关，负值则为反向相关。

2. **斯皮尔曼等级相关系数**：用于描述有序数据或非正常分布数据的相关性，同样取值在-1和+1之间，但基于变量的排序而非实际数值。

3. **肯德尔tau等级相关系数**：与斯皮尔曼等级相关类似，特别适用于小样本数据或存在大量并列的数据集。

4. **卡方检验（χ test）**：用于判断两个分类变量间是否存在关联。通过比较观察值和期望值之间的差异来评估独立性假设的有效性。

5. **Cramer's V系数**：从卡方统计量推导出的，用于描述两个名义变量间的关系强度。其取值范围在0到1之间，值越大表明关系越强。

6. **Phi系数和Kappa系数**：分别适用于2×2列联表（二元分类）和评估分类一致性的情况。

文章还讨论了选择合适关联性度量指标的准则，以及如何正确解释和应用这些统计工具。最后，它强调了在进行数据分析时考虑变量类型、样本大小和研究目的的重要性。
  
来源：[Measures of Association](https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-51015-1_1)

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