Coeficientul de conjugare reciprocă Pearson C este, de asemenea, o măsură a legării a două atribute, dacă una dintre ele este măsurată pe un nume de scară și pot avea valori multiple (mai mult de două), iar a doua caracteristică măsurată pe aceeași scară sau de ordinul scală sau intervalul scală sau scală proporțională.
Acest coeficient este de asemenea calculat folosind testul Pearson chi-square, a cărui valoare calculată este substituită în formula:
Nu există tabele cu valori critice pentru coeficientul de interfațare Pearson. Prin urmare, procedați după cum urmează:
1. Calculați valoarea calculată a testului Pearson chi-square.
2. Comparați-l cu valoarea critică pentru numărul corespunzător de grade de libertate.
3. În cazul în care # 967; 2 calcule <χ 2 табл. то расхождения между рас-пределениями статистически недостоверны, или признаки изменяются несогласованно, или связи между признаками нет. Делается вывод об отсутствии взаимосвязи. Величину коэффициента С можно в этом случае не вычислять.
4. În cazul în care # 967; 2 calcule ≥ # 967; Tabelul 2. de-curse de mers pe jos între distribuțiile sunt valabile statistic, sau semne de schimbare în coordonare sau o conexiune între semne semnificative statistic.
5. Apoi, se calculează valoarea coeficientului de conjugare Pearson, care este măsura conexiunii. Cu cât această valoare este mai mare (valoarea acestui coeficient poate fi pozitivă și variază de la 0,00 la +1,00), cu atât relația este mai puternică.
Rețineți că restricțiile în utilizarea acestui raport corespund limitelor chi-pătrat Pearson, și anume, dimensiunea eșantionului trebuie să fie N≥30 și frecvența teoretică în celulele trebuie să fie f≥ 5.
O comparație a ultimilor doi coeficienți a arătat că în aceleași cazuri coeficientul de cuplare Pearson dă mai multe bóvalorile superioare ale măsurii de comunicare.
Pentru a lua în considerare la alegerea măsurilor de comunicare și de faptul că coeficientul de urgență reciprocă Chuprov se recomandă în cazurile când numărul de valori ale gradației de semne mici, deoarece acest factor este mai puțin chevstvitelen la numărul de evenimente.