社會學中定義的拉姆達與伽瑪
λ和γ是社會科學統(tǒng)計和研究中常用的兩種關聯(lián)度量。Lambda是用于名義變量的關聯(lián)度量，而gamma用于有序變量。
Lambda
Lambda被定義為適用于名義變量的不對稱關聯(lián)度量。它可以從0.0到1.0。Lambda為我們提供了獨立變量和因變量之間關系強度的指示。作為關聯(lián)的不對稱度量，λ的值可以根據(jù)哪個變量被認為是因變量以及哪些變量被認為是自變量而變化。
要計算lambda，需要兩個數(shù)字：E1和E2。E1是忽略自變量時的預測誤差。要找到E1，首先需要找到因變量的模式并從N中減去其頻率。E1=N-模態(tài)頻率。
E2是預測基于自變量時所犯的錯誤。要找到E2，首先需要找到自變量的每個類別的模態(tài)頻率，從類別總數(shù)中減去它以找到錯誤的數(shù)量，然后將所有錯誤相加。
計算λ的公式為：λ=（E1-E2）/E1。
λ的值可以在0.0到1.0的范圍內(nèi)。零表示使用自變量預測因變量無法獲得。換句話說，自變量不會以任何方式預測因變量。λ為1.0表示自變量是因變量的完美預測變量。也就是說，通過使用自變量作為預測變量，我們可以預測因變量而沒有任何錯誤。
Gamma
伽瑪被定義為適合與之使用的對稱關聯(lián)度量序數(shù)變量或具有二分名義變量。它可以從0.0到+/-1.0變化，并為我們提供兩個變量之間關系強度的指示。lambda是關聯(lián)的不對稱度量，而gamma是關聯(lián)的對稱度量。這意味著無論哪個變量被認為是因變量，哪個變量被認為是自變量，伽瑪?shù)闹刀际窍嗤摹?/p>
伽瑪使用以下公式計算：
伽瑪=（Ns-Nd）/（Ns+Nd）
有序變量之間關系的方向可以是正的或負的。在積極的關系中，如果一個人在一個變量上的排名高于另一個人，他或她也會在第二個變量上排名高于另一個人。這被稱為同階排名，其用Ns標記，如上面的公式所示。在負相關關系中，如果一個人在一個變量上排名高于另一個人，他或她將在第二個變量上排名低于另一個人。這被稱為逆序?qū)?/em>，并被標記為Nd，如上面的公式所示。
要計算伽瑪，首先需要計算相同階數(shù)對（Ns）和逆階數(shù)對（Nd）的數(shù)量。這些可以從雙變量表（也稱為頻率表或交叉表）獲得。計數(shù)這些后，伽瑪?shù)挠嬎憔秃芎唵巍?/p>
伽瑪為0.0表示兩個變量之間沒有關系，并且通過使用自變量預測因變量無法獲得任何關系。1.0的伽瑪表示變量之間的關系是正的，并且因變量可以由自變量預測而沒有任何誤差。當伽瑪是-1.0時，這意味著這種關系是負的，自變量是完美的ly預測因變量沒有錯誤。
