相関および類似度/非類似度行列
観測値または変数間の類似性または非類似性を計算すると、非常に便利です。 XLSTATアドオン統計ソフトウェアを使用してExcelでそれを行います。

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
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