That is, Cramer’s V for any given s

That is, Cramer’s V for any given set of data can only be into interpreted in the light of those for other sets.
As a result of these problems of interpretation, in recent times measures of association based on chi-square have become less popular. In their place other measures of association, called proportional reduction in error measures (PRE), are calculated. Cramer’s V is still useful in determining whether a significant chi-square result is due to sample size, but is the condition for the use of PRE measures hold, these are preferred as actual measures of association.
All PRE measures follow a similar logic: we predict the dependent variable while ignoring the information provided by the independent variable, and then we predict the dependent variable using knowledge of the independent, and see if we make fewer mistakes. The PRE measures for nominal data is lambda.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คือ V ของ Cramer สำหรับชุดข้อมูลใด ๆ ให้สามารถเฉพาะเข้าตีความนี้ที่สำหรับชุดอื่น ๆจากปัญหาของการตีความ ในครั้งล่าสุด วัดสมาคมตาม chi-square ได้กลายเป็นนิยมน้อย ที่ มีคำนวณมาตรการอื่น ๆ ของสมาคม ลดสัดส่วนที่เรียกว่าในมาตรการข้อผิดพลาด (ล่วงหน้า), V ของ cramer คือยังมีประโยชน์ในการกำหนดว่าผลลัพธ์สำคัญ chi-square เนื่องจากขนาดตัวอย่าง แต่เป็นเงื่อนไขสำหรับการใช้ก่อนมาตรการระงับ เหล่านี้จะต้องเป็นมาตรการจริงสมาคมมาตรการก่อนทั้งหมดทำตามตรรกะคล้าย: เราทำนายตัวแปรขึ้นอยู่กับขณะที่ละเว้นข้อมูลที่ให้ไว้ โดยตัวแปรอิสระ แล้วเราทำนายตัวแปรขึ้นอยู่กับการใช้ความรู้ของอิสระ และดูถ้าเราทำผิดพลาดน้อยลง ก่อนการวัดสำหรับข้อมูลระบุ แลมบ์ดา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นั่นคือ V แครมเมอร์สำหรับการตั้งค่าใด ๆ ของข้อมูลสามารถถูกตีความเป็นในแง่ของผู้ที่สำหรับชุดอื่น ๆ
อันเป็นผลมาจากปัญหาเหล่านี้ของการตีความในครั้งที่ผ่านมามาตรการของสมาคมตามไคสแควร์ได้กลายเป็นที่นิยมน้อยลง ในสถานที่มาตรการอื่น ๆ ของพวกเขาในการสมาคมที่เรียกว่าการลดสัดส่วนในมาตรการข้อผิดพลาด (PRE) จะคำนวณ V แครมเมอร์ยังคงมีประโยชน์ในการกำหนดว่าผลไคสแควร์อย่างมีนัยสำคัญเป็นผลมาจากกลุ่มตัวอย่างขนาด แต่เป็นเงื่อนไขสำหรับการใช้มาตรการ PRE ถือเหล่านี้เป็นที่ต้องการเป็นมาตรการที่เกิดขึ้นจริงของสมาคม
มาตรการ PRE ทั้งหมดเป็นไปตามตรรกะที่คล้ายกันเรา ทำนายตัวแปรตามในขณะที่ละเลยข้อมูลที่ให้ไว้โดยตัวแปรอิสระแล้วเราคาดการณ์ตัวแปรตามโดยใช้ความรู้ที่เป็นอิสระและดูว่าเราทำผิดพลาดน้อยลง มาตรการ PRE ข้อมูลชื่อเป็นแลมบ์ดา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นั่นคือ เมอร์วีใด ๆชุดของข้อมูลสามารถไปตีความในแง่ของพวกชุดอื่น ๆ .
เป็นผลจากปัญหาเหล่านี้การตีความ ในมาตรการครั้งล่าสุดของสมาคมตามไคสแควร์ได้กลายเป็นที่นิยมน้อยลง ในสถานที่ของพวกเขามาตรการอื่น ๆของสมาคม เรียกว่า สัดส่วนลดมาตรการผิดพลาด ( pre ) , การคำนวณเมอร์วียังคงเป็นประโยชน์ในการพิจารณาว่าสถิติไคสแควร์ผลเนื่องจากขนาดตัวอย่าง แต่เป็นเงื่อนไขสำหรับการใช้มาตรการเหล่านี้ไว้ก่อน , จะต้องเป็นมาตรการที่เกิดขึ้นจริงของสมาคม .
มาตรการก่อนทั้งหมดตามตรรกะที่คล้ายกัน : เราทำนายตัวแปรตาม ในขณะที่ละเลยข้อมูลที่ให้ไว้โดยตัวแปรอิสระ ,และเราก็ทำนายตัวแปรตามโดยใช้ความรู้ของอิสระ และดูว่าเราให้ความผิดพลาดน้อยลง ก่อนมาตรการสำหรับข้อมูลระบุเป็นแลมบ์ดา .