如何找到两个名义变量之间的相关性度量？

进行了一项调查，人们选择了使用某种笑脸来表示的东西并进入了原籍国。我已将文本回复重新编码为数字。

应该使用哪种形式的分析（最好是在SPSS中）来检查人们来自何处与他们选择的表示形式之间的相关程度？

correlation spss categorical-data

— Masoftheund
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有很多名义-名义联系的度量。

有phi系数，权变系数（我认为适用于方表，因此可能不适合您），Cramer的V系数，lambda系数和不确定性系数。毫无疑问，还有更多。

他们中的许多人证明是卡方统计量的函数。

（如果您有一个或多个序数变量，那么还有许多其他系数适合该情况。）

此维基百科页面列出了我提到的那些。

我相信SPSS可以计算出我认为与您的矩形标称值与标称值相对应的情况相匹配的值-至少在phi和Cramer的V和lambda系数的情况下，我至少可以确定：

phi和V

拉姆达

— Glen_b-恢复莫妮卡
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我曾考虑使用Cramer的V，但是我在《心理学统计方法》（Howell）中读到，“ V的问题在于，当存在两个以上类别且它们不落伍时，很难对其进行简单直观的解释在有序尺寸上。” 我不确定他的意思。

— masoftheund

m \times n

$m\times n$

非常多。该调查只是研究的一小部分，因此结论也将从其他来源得出。也知道是否存在关联就足够了。

— masoftheund

这听起来不错（您具有传达直觉的主题知识），尽管我的意思是，矩形表中几乎所有名义上名义联系的量度本身都不会传达很多直觉。我不认为这是对克莱默V的特别批评。例如，V在phi中是单调的；批评肯定适用于另一种批评。

— Glen_b-恢复莫妮卡

如果您想进一步了解关联，可以将对数线性模型拟合到这些数据。（分析>对数线性>常规）或GENLOG（对于启动器）。

— JKP
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