3.3 Nominal VariablesThe following

3.3 Nominal Variables
The following measures can be used for nominal variables, if cases are clustered:
• Simple matching coefficient
• Coefficient kappa for nominal variables (Fleiss 1981: 218-220; Bacher 1996: 212)
• City block metric
• Squared Euclidean distances
For clustering variables, Cramer’s V and other association coefficients can be used, too.
3.4 Ordinal Variables
Measures for ordinal variables are:
• Correlation coefficients, like Kendal’s tau or Gamma
• City block metric (has an ordinal interpretation)
• Coefficient kappa for ordinal variables
Special measures are:
Canberra Metric (dissimilarity coefficient):

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

3.3 กำหนดตัวแปรดังต่อไปนี้สามารถใช้ได้สำหรับตัวแปรน้อย ถ้ากรณีมีคลัสเตอร์:•ง่ายสัมประสิทธิ์ตรงกัน•สัมประสิทธิ์ kappa สำหรับตัวแปรที่กำหนด (Fleiss 1981:218-220 Bacher ที่ 1996:212)•เมืองบล็อกวัด• Squared ระยะทางแบบยุคลิดสำหรับคลัสเตอร์แปร Cramer ของ V และค่าสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์อื่น ๆ สามารถใช้ เกินไป3.4 ตัวแปรลำดับมาตรการสำหรับตัวแปรลำดับคือ:สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์• เช่นเต่าหรือแกมมาของหาดจอมเทียน•เมืองบล็อควัด (มีการตีความลำดับ)•สัมประสิทธิ์ kappa สำหรับตัวแปรลำดับมาตรการพิเศษคือ:วัดแคนเบอร์รา (สัมประสิทธิ์ความแตกต่างกัน):

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

3.3 ตัวแปรที่กำหนด
มาตรการต่อไปนี้สามารถนำมาใช้สำหรับตัวแปรที่ระบุถ้ากรณีเป็นคลัสเตอร์:
•ง่ายค่าสัมประสิทธิ์การจับคู่
Kappa •ค่าสัมประสิทธิ์ของตัวแปรที่ระบุ (เฟล 1981: 218-220; Bacher 1996: 212)
•เมืองบล็อกเมตริก
• Squared ระยะทางแบบยุคลิด
สำหรับ ตัวแปรการจัดกลุ่ม V และค่าสัมประสิทธิ์สมาคมอื่น ๆ ของ Cramer สามารถนำมาใช้มากเกินไป.
3.4 ลำดับตัวแปร
มาตรการสำหรับตัวแปรลำดับคือ
ค่าสัมประสิทธิ์•ความสัมพันธ์เช่นเอกภาพของ Kendal หรือแกมมา
•เมืองบล็อกเมตริกตัน (มีการตีความลำดับ)
•ค่าสัมประสิทธิ์ Kappa สำหรับตัวแปรลำดับ
พิเศษ มาตรการ:
แคนเบอร์ราเมตริก (ค่าสัมประสิทธิ์ความแตกต่างกัน):

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

3.3 ระบุตัวแปรมาตรการดังต่อไปนี้สามารถใช้ตัวแปรที่ระบุ ถ้ากรณีเป็นกระจุก :- การจับคู่แบบง่ายค่าสัมประสิทธิ์แคปปา - ตัวแปรตาม ( fleiss 1981 : 218-220 ; โต๊ะ 1996 : 212 )- เมืองบล็อกเมตริกระยะทางที่ใช้บริการพร้อมสำหรับการแบ่งกลุ่มตัวแปร เมอร์วี และสมาคมค่าสัมประสิทธิ์อื่นๆสามารถใช้เหมือนกัน3.4 ตัวแปร .มาตรการสำหรับตัวแปรสำคัญคือ :บวกค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบ Kendal เป็นเทาหรือแกมมา- เมืองบล็อกเมตริก ( มีการตีความกฎหมาย )บวกค่าสัมประสิทธิ์แคปป้าสำหรับตัวแปร .มาตรการพิเศษมีดังนี้แคนเบอร์ราเมตริก ( ค่าสัมประสิทธิ์ความแตกต่าง )