相関および類似度/非類似度行列

XLSTATでの類似度および非類似度ツール

XLSTATは，変数間の関係性をそれらの近接を定量化することによって，類似度および非類似度の観点から説明することを支援する．

このツールは，行（通常はオブザベーション）または列（通常は変数）にあるオブジェクトの系列間のたくさんの近接測度を提供する．

類似度と非類似度

2つのオブジェクト間の近接は，どのポイントでそれらが類似しているか（類似度）または非類似しているか（非類似度）を測定することによって定量化されます．データの性質によって異なる指標が提供される：

量的データの類似度および非類似度

量的データからの計算によって提案された類似度係数には，次のものがある： Cosine, 共分散 (n-1), 共分散 (n), イナーシャ, Gower 係数, Kendall 相関係数, Pearson 相関係数, Spearman 相関係数．

量的データからの計算によって提案されら非類似度係数には，次のものがある：

• Bhattacharyaの距離,
• Bray and Curtisの距離,
• Canberraの距離,
• Chebychevの距離,
• Chi² 距離,
• Chi² メトリック,
• Chord 距離,
• 2乗 chord 距離,
• ユークリッド距離,
• 測地的距離,
• Kendallの非類似度,
• マハラノビス距離,
• マンハッタン距離,
• 落合の指標,
• Pearsonの非類似度,
• Spearmanの非類似度.

バイナリ・データの類似度および非類似度

バイナリ・データからの計算によって提案された類似度および非類似度（単純変換つき）係数には，次のものがある：

• Dice 係数（Sorensen 係数としても知られている）,
• Jaccard 係数,
• Kulczinski 係数,
• Pearson Phi,
• 落合係数,
• Rogers & Tanimoto 係数,
• Sokal & Michener's 係数（単純マッチング係数）,
• Sokal & Sneathの係数 (1),
• Sokal & Sneathの係数 (2).

質的データの類似度および非類似度

質的データからの計算によって提案された類似度係数には，次のものがある： Cooccurrence, Percent agreement.

質的データからの計算によって提案された非類似度には，次のものがある： Percent disagreement