相关系数（contingencycoefficient）是由卡方系数得来的。那么什么是卡方系数呢？卡方系数是衡量两个变量间关联度的统计数字，它通过计算预期频率分布（E）与实际观测到的频率分布（O）进行比较。它的计算是，算出观测出来的数据（0）减去预期数据（E）的差值进行平方，然后除以列联表中的预期数据（E）。预期数字与实际观测到的数字差距越大，也就是尸越大，则两个变量间的关联程度越强。
计算卡方系数，我们可以得出相关系数，这是一个介于0〜1的数字，它也可以衡量两个变量间的关联程度：相关系数若为0,则说明两个变量间不存在任何关联，而相关系数为1则说明两个变量完全正相关；如果相关系数为0.07,则两个变量间的关系很弱，如果相关系数为0.67,则两个变量间的关联程度较高。
那么，要通过何种方法才能从卡方系数中得出相关系数呢？首先，由于卡方系数的值会受到列联表的大小影响，所以为了消除这种影响，我们需要把卡方系数转化成相关系数。计算相关系数时，需要把卡方系数除以样本数”，然后加上卡方系数，并为这个新得到的值开平方后，我们就得到了相关系数C,对于这个得到的相关系数，我们要标准化相关系数。
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