相關性的度量

• assocstats()

計算而爲列表中的phi係數，列聯繫數和Cramer's V係數

> library(vcd)
> mytable <- xtabs(~Treatment+Improved, data=Arthritis)
> assocstats(mytable)
                    X^2 df  P(> X^2)
Likelihood Ratio 13.530  2 0.0011536
Pearson          13.055  2 0.0014626

Phi-Coefficient   : NA       #
Contingency Coeff.: 0.367    #c係數
Cramer's V        : 0.394    #V係數

較大的值，意外較強的相關性，vcd包也提供了一個kappa()函數，能夠計算混淆矩陣Cohen's kappa值以及加權的kappa值。（舉例來講，混淆矩陣能夠表示兩粒評判者對於一系列對象進行分兩類所得記過的一致程度）