Asociācijas Lambda un Gamma līmeņi

Lambda un gamma ir divi asociācijas mēri, ko parasti izmanto sociālo zinātņu statistikā un pētniecībā. Lambda ir asociācijas mērs, ko izmanto nominālie mainīgie savukārt gamma tiek izmantota kārtējiem mainīgajiem.

Lambda tiek definēta kā asimetrisks asociācijas mērs, kas ir piemērots lietošanai ar nominālie mainīgie. Tas var svārstīties no 0,0 līdz 1,0. Lambda sniedz mums norādi par to, cik stipras ir attiecības starp neatkarīgi un atkarīgi mainīgie. Kā asimetrisks asociācijas mērs, lambda vērtība var mainīties atkarībā no tā, kurš mainīgais tiek uzskatīts par atkarīgo mainīgo un kuri mainīgie tiek uzskatīti par neatkarīgo mainīgo.

Lai aprēķinātu lambda, jums ir nepieciešami divi skaitļi: E1 un E2. E1 ir prognozēšanas kļūda, kas pieļauta, ignorējot neatkarīgo mainīgo. Lai atrastu E1, vispirms jāatrod atkarīgā mainīgā režīms un no N jāatņem tā frekvence. E1 = N - modālā frekvence.

E2 ir kļūdas, kas pieļautas, ja prognozes pamatā ir neatkarīgais mainīgais. Lai atrastu E2, vispirms jāatrod modālā frekvence katrai neatkarīgo mainīgo kategorijai, to atņem no kopējās kategorijas, lai atrastu kļūdu skaitu, pēc tam sasummējiet visas kļūdas.

Lambda aprēķināšanas formula ir šāda: Lambda = (E1 - E2) / E1.

Lambda vērtība var būt no 0,0 līdz 1,0. Nulle norāda, ka, izmantojot neatkarīgo mainīgo, lai prognozētu atkarīgo mainīgo, nekas nav jāiegūst. Citiem vārdiem sakot, neatkarīgais mainīgais nekādā veidā neparedz atkarīgo mainīgo. Lambda 1,0 norāda, ka neatkarīgais mainīgais ir perfekts atkarīgā mainīgā prognozētājs. Tas ir, izmantojot neatkarīgo mainīgo kā prognozētāju, mēs varam prognozēt atkarīgo mainīgo bez kļūdām.

Gamma tiek definēta kā simetrisks asociācijas mērs, kas piemērots izmantošanai ar parasto mainīgo vai ar divdomīgiem nominālajiem mainīgajiem. Tas var svārstīties no 0,0 līdz +/- 1,0 un sniedz mums norādi par stipruma attiecību starp diviem mainīgajiem. Kamēr lambda ir asimetrisks asociācijas mērs, gamma ir simetrisks asociācijas mērs. Tas nozīmē, ka gamma vērtība būs vienāda neatkarīgi no tā, kurš mainīgais tiek uzskatīts par atkarīgo mainīgo un kurš mainīgais tiek uzskatīts par neatkarīgo mainīgo.

Gamma tiek aprēķināta pēc šādas formulas:

Gamma = (Ns - Nd) / (Ns + Nd)

Kārtējo mainīgo attiecību virziens var būt pozitīvs vai negatīvs. Ar pozitīvām attiecībām, ja viena persona viena mainīgā vērtējumā ir augstāka par otru, tad viņa vai viņa arī ierindojas augstāk par otru personu otrajā mainīgajā. To sauc vienāds pasūtījumu ranžējums, kas apzīmēts ar N, parādīts iepriekš sniegtajā formulā. Ar negatīvām attiecībām, ja viena persona uz viena mainīgā lieluma ir ierindota augstāk par otru, tad viņa vai viņa otrajā pozīcijā būtu zemāka par otru personu. To sauc par apgrieztas kārtas pāris un ir apzīmēts kā Nd, kā parādīts iepriekš sniegtajā formulā.

Lai aprēķinātu gammu, vispirms jāaprēķina vienas un tās pašas kārtas pāri (Ns) un apgriezto secību pāru skaits (Nd). Tos var iegūt no divdimensiju tabulas (pazīstama arī kā frekvences tabula vai šķērsstatulācijas tabula). Kad tie ir saskaitīti, gamma tiek aprēķināta vienkārši.

Gamma 0,0 norāda, ka starp abiem mainīgajiem nav saistības un nekas nav jāiegūst, izmantojot neatkarīgo mainīgo, lai prognozētu atkarīgo mainīgo. 1,0 gamma norāda, ka sakarība starp mainīgajiem lielumiem ir pozitīva un atkarīgo mainīgo var prognozēt ar neatkarīgu mainīgo bez kļūdām. Ja gamma ir -1,0, tas nozīmē, ka sakarības ir negatīvas un ka neatkarīgais mainīgais var lieliski paredzēt atkarīgo mainīgo bez kļūdām.

• _{Frankfort-Nachmias, C. & Leon-Guerrero, A. (2006). Sociālā statistika daudzveidīgai sabiedrībai. Thousand Oaks, Kalifornija: Pine Forge Press.}