Коэффициент φ, это тот же коэффициент кореляции Пирсона, но эти данные не похожи на двумерное нормальное распределение, которое мы представляли при вычислении коэффициента Пирсона. Это рассматривается как большое неудобство статистиками.

Случай B.

Удовлетворительного коэффициента для этого случая не существует, рекомендуется исходить из предположения о нормальном распределении данных и вычислять ц в качестве меры связи для этого случая.

Случай C.

Для этого случая подходят коэффициенты, о котором мы расскажем в случае I.

Случай D.

Используется биссериальный коэффициент кореляции:

- среднее по x объектов имеющих 1 по y.

- среднее по x объектов имеющих 0 по y.

Sx – стандартное отклонение

Случай E.

Тетрахорический коэффициент кореляции:

Более удобно при расчете обращаться к статическим таблицам, содержащим вычисления из этого уравнения. Они составлены при условии, что bc/ad>1. В противном случае таблица содержит ad/bc и величина тетрахорического коэффициента будет отрицательной.

Случай F.

Удовлетворительного коэффициента не разработано, рекомендуется продположить нормальное распределение для x и использовать биссериальный ранговый коэффициент (см. случай G).

Случай G.

Биссериальный коэффициент:

Где u – ордината нормального распределения.

Случай H.

Используется коэффициент ранговой кореляции Спирмана:

В том случае, если при измерении встречается связанные ранги, это уравнение не подходит в качестве меры кореляции.

Связанный ранг возникает в том случае, если у некоторых объектов получено одинаковое значение переменной. В этом случае ранги, которые должны были бы получить эти объекты, суммируются и делятся на количество объектов и каждый получает, пролученный при вычислении ранг.

До сих пор коэффициенты кореляции представляли из себя, или могли быть объяснены в терминах произведения моментов. Коэффициент кореляции, не связвнный с моментами построен Кендаллом и называется ф – Кендалла

Случай I.

Для этого случая коэффициенты не разработаны, рекомендуется преобразовать оценки по y в ранги и найти или коэффициент Спирмана или Кендалла

Бисериальная ранговая кореляция:

P – сумма всех совпадений; Q – сумма всех инверсий;

n0 – число объектов при нулевой дихотомии; n1– число объектов при единичной дихотомии.