注意：另见“关联测量”选项的示例。
您可以通过选择关联测量选项来请求计算几个说明列联表中这些变量之间的关联的统计量。
Gamma
基于一致的和不一致的对个数，忽略同分对。取值范围介于 -1 到 1 之间。
Kendall Tau-b
与 Gamma 类似，使用结值的校正值。取值范围介于 -1 到 1 之间。
Stuart Tau-c
与 Gamma 类似，使用表大小的调整值和结值的校正值。取值范围介于 -1 到 1 之间。
Somers D
Tau-b 的非对称修改。
‒ C|R 指明行变量 X 视为自变量，列变量 Y 视为因变量。
‒ 同样，R|C 指明列变量 Y 视为自变量，行变量 X 视为因变量。
Somer D 与 Tau-b 的区别在于它仅在自变量有同分对时才使用结值的校正值。取值范围介于 -1 到 1 之间。
Lambda 不对称
对于 C|R 和 R|C 不同。
‒ 对于 C|R，被解释为在给出行变量 X 的知识后预测列变量 Y 能力可能的改进。
‒ 对于 R|C，被解释为在给出有关列变量 Y 的知识后预测行变量 X 能力可能的改进。
取值范围介于 0 到 1 之间。
Lambda 对称
粗略被解释为两个 Lambda 不对称测量的平均值。取值范围介于 0 到 1 之间。
不确定性系数
‒ 对于 C|R，是指列变量 Y 中由行变量 X 解释的不确定性比例。
‒ 对于 R|C，被解释为行变量 X 中由列变量 Y 解释的不确定性比例。
取值范围介于 0 到 1 之间。
对称式不确定性系数
两个不确定性系数测量的对称形式。取值范围介于 0 到 1 之间。
注意：
• 每个统计量与其标准误差和置信区间一起显示。
• Gamma、Kendall Tau-b、Stuart Tau-c 和 Somer D 是考虑变量 Y 是否随 X 增加而增加的有序型关联的测量。它们将观测对划分为一致或不一致。若具有较大 X 值的观测也具有较大的 Y 值，则对是一致的。若具有较大 X 值的观测具有较小的 Y 值，则对是不一致的。仅当两个变量均为有序型时，这些测量才适用。
• Lambda 和不确定性测量适用于有序型和名义型变量。
有关关联测量统计量的计算详细信息，请参见 SAS Institute Inc.(2018b) 中的“FREQ 过程”一章。以下参考书目也包含另外一些信息：
• Brown and Benedetti (1977)
• Goodman and Kruskal (1979)
• Kendall and Stuart (1979)
• Snedecor and Cochran (1980)
• Somers (1962)