معامل ارتباط ثيتا أو فريمان أو ويلكوكسون | Theta Coefficient

يعتمد معامل ثيتا على التنبؤ برتبة فرد معين في المتغير الرتبي إذا علم القسم الذي ينتمي إليه في المتغير الاسمي كما أنه يسمح بتحديد درجة الارتباط بين المتغيرين الاسمي والرتبي دون التغاضي عن خاصية الترتيب في المتغير الرتبي أو تخفيض مستوى قياسة إلى المستوى الاسمي، ويمكن حسابه دون اعتبار للرتب المكررة

يمكن حساب معامل عدم التأكد من خلال المعادلة التالية \[ \theta=\frac{\sum / F_{a}-F_{b} /}{N_{a} \times N_{b}} \]

Examples | مثال

إذا كان لدينا البيانات التاية \[ \begin{array}{|c|c|c|c|}\hline & {} & {} & {\text { College degrees }} \\ \hline \text { Transportation } & {\text { Bachelor's }} & {\text { Master's }} & {\text { Doctorate }} \\ \hline \text { Drive } & {8} & {9} & {8} \\ \hline \text { Bus } & {4} & {3} & {1} \\ \hline \text { Train } & {3} & {2} & {4} \\ \hline\end{array} \]

الخطوة الأولى: تحميل الحزم وتعريفها

if(!require(rcompanion)){install.packages("rcompanion")}
if(!require(psych)){install.packages("psych")}
if(!require(DescTools)){install.packages("DescTools")}
library(psych)
library(DescTools)

الخطوة الثانية: إدخال بيانات الجدول ١ وعرضها

##               College_degrees
## Transportation Bachelor’s Master’s Doctorate
##          Drive          8        9         8
##          Bus            4        3         1
##          Train          3        2         4

الخطوة الثالثة: معامل ارتباط ثيتا | Theta Coefficient

## Freeman.theta 
##         0.181