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続けて紹介するのは、マクネマー検定、グッドマン・クラスカルのγ（ガンマ）、グッドマン・クラスカルのτ（タウ）、カッパ係数です。

マクネマー検定

マクネマー検定は2×2のクロス集計表に対して用いることができます。独立性の検定は2変数間に関連があるかどうかを有意判定するために用いますが、投薬の前後である症状の有無が変化したかどうかというように、変化の有無を調べるための検定です。コラムの「対応のあるデータの検定(2)」でも説明しています。

グッドマン・クラスカルのγ（ガンマ）

クロス集計表の表頭、表側の変数ともに、カテゴリーに順序があれば、この機能を用いて2変数間の順位相関係数を計算することができます。クロス集計表から計算できる順位相関係数は、グッドマン・クラスカルのγ、ケンドールのτb（タウ・ビー）とτc（タウ・シー）の３つです。順位相関係数はピアソンの積率相関係数と同じように-1から1までの値をとり、0は無相関です。

グッドマン・クラスカルのτ（タウ）

クロス集計表の表頭、表側いずれかの変数を独立変数（原因）、残る片方の変数を従属変数（結果）と見なし、グッドマン・クラスカルのτ（誤差減少率）を求めます。 τが1なら、独立変数の値によって従属変数の値を100%推定できます。τが0なら独立変数と従属変数は独立しており因果関係は認められないということになります。表頭を独立変数とした場合、表側を独立変数とした場合の2通りのτが出力されます。

カッパ係数

カッパ係数は、2つの検査法による検査結果が一致しているか、2人の評価者の評価が一致しているかといったように、同一の対象について2通りの測定を行った結果から、2つの測定の一致度を表す係数です。したがって、クロス集計表は表頭、表側ともに同じカテゴリーの配置になります。カッパ係数の有意性の検定も行います。コラムの「2人の鑑定結果 ―カッパ係数による一致度の計算」と「重み付きカッパ係数 ―順序尺度の場合のカッパ係数」で説明しています。

次回は、残る2つ、クロス集計表からできる多変量解析について書きます。