肯德尔和谐系数
一、导语
在我们日常的生活和研究中，我们经常需要了解和评估事物之间的相关性或一致性。这就引出了今天要介绍的心理学统计学词汇——肯德尔和谐系数。它可以帮助我们了解数据之间的关系，并评估它们的一致性程度。
二、正文
心理统计与测量中有一个计算多个等级变量相关程度的一种相关量，它就是肯德尔和谐系数。肯德尔和谐系数与斯皮尔曼相关系数不同，后者讨论的是两个等级变量相关程度，用于评价时只适用于两个评分者N个人或N个作品，或同一个人先后两次评价N个人或N个作品；而前者则适多个评分者N个对象，也可以是同一个人先后多次评价N个对象。通过肯德尔和谐系数可以较为客观地选择好的作品或好的评分者。
肯德尔和谐系数（Kendall's coefficient of concordance）是计算多个等级变量相关程度的一种相关变量，适用于数据资料是多列相关的等级资料。，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。
适用条件：两列以上的等级变量
例子1：
K=10个评价者对N=7个对象（颜色：红橙黄绿青蓝紫）进行等级评定，每个评价者按照喜好程度由小到大依次编号1-7；
例子2：
1个评价者对N=7个对象（颜色：红橙黄绿青蓝紫）进行K=10次等级评定，每个评价者按照喜好程度由小到大依次编号1-7；
以上两种情况的K列等级变量的相关，就用肯德尔和谐系数。
优缺点：肯德尔和谐系数并不是一个标准的相关系数，她仅是根据熟悉的统计量做出的一种解释。优点是取值范围是[0,1]。
用途：利用肯德尔和谐系数可以对几个变量的相关性进行判断，但是在求得的肯德尔和谐系数很低时，却难于具体判断具体相关程度低的变量。
肯德尔和谐系数的显著性试验
评分者人数(k)在3-20之间，被评者(N)在3-7之间时，可查《肯德尔和谐系数(W)显著性临界值表检验W是否达到显著性水平。若实际计算的S值大于k、N相同的表内临界值，则W达到显著水平当K=6 N=6，查表得检验水平分别为a = 0.01，a= 0.05的临界值各为S0.01 = 282.4，S0.05=221.4均小于实算的S=546，故W达到显著水亚，认为6位教师对6篇论文的评定相当一致。
三、拓展
举个例子，假设我们想了解一组学生在数学和科学成绩上的一致性。我们可以使用肯德尔和谐系数来衡量这两个变量之间的一致性程度。如果大多数学生在这两个科目中的成绩排序相似，那么肯德尔和谐系数会接近1，表示高度一致。而如果学生的成绩排序没有明显的相关性，那么肯德尔和谐系数会接近0，表示没有关联。
四、结语
肯德尔和谐系数是一种用来度量变量之间一致性的统计指标。它衡量了变量在排序顺序上的相对位置是否一致，范围从-1到1。在心理统计中，肯德尔和谐系数可以用来评估数据之间的一致性，帮助研究人员了解变量之间的关系。通过计算肯德尔和谐系数，我们可以更好地理解数据的相关性，并作出相应的分析和解释。
肯德尔和谐系数是什么？
肯德尔和谐系数是计算多个等级变量相关程度的一种相关量。前述的spearman等级相关讨论的是两个等级变量的相关程度，用于评价时只适用于两个评分者评价N个人或N件作品。或同一个人先后两次评价N个人或N件作品，而kandall和谐系数则适用于数据资料是多列相关的等级资料，即可是k个评分者评（N)个对象，也可以是同一个人先后k次评N个对象。通过求得kandall和谐系数，可以较为客观地选择好的作品或好的评分者。显著性检验：当评分者人数（k)在3-20之间，被评者（N)在3-7之间时，可查《肯德尔和谐系数（W)显著性临界值表》，检验W是否达到显著性水平。若实际计算的S值大于k、N相同的表内临界值，则W达到显著水平。例如：K=6N=6，查表得检验水平分别为α＝0.01，α＝0.05的临界值各为S0.01=282.4So.05=221.4，均小于实算的S=546，故W达到显著水平，认为6位教师对6篇论文的评定相当一致。
继承之战肯德尔结局
肯德尔继承宝座，成为了新一代国王，结束了王国内部的纷争，实现了和平统治。【摘要】
继承之战肯德尔结局【提问】
肯德尔继承宝座，成为了新一代国王，结束了王国内部的纷争，实现了和平统治。【回答】
不好意思，麻烦再讲详细些呢？【提问】
在继承之战肯德尔结局中，艾文和凯德洛斯为了争夺继承权互相对抗。最终，凯德洛斯决定放弃继承权，因为他意识到他并不适合成为王，同时他也知道，艾文有更好的能力来治理王国。艾文则成为了王，他非常清楚自己的责任，并且知道必须采取明智的政策来维护国家和人民的利益。这样的结局不仅是凯德洛斯的胜利，也是整个王国的胜利。而今后的国家管理以及王国的繁荣和财富，将取决于艾文能否在领导和经营王国的过程中取得成功。【回答】
肯德尔相关系数是c相关系数吗
c相关系数和v相关系数没有一个是肯德尔的。在统计学中，Kendall等级相关系数，通常称为Kendall的tau系数（在希腊字母τ之后），是用于测量两个测量量之间的序数关联的统计量。甲tau蛋白测试是一种非参数假设检验用于基于所述tau蛋白系数统计依赖性。它是衡量等级相关：数据的排序的相似度时排名由每个量。它以1938年开发的莫里斯·肯德尔命名，尽管古斯塔夫·费希纳在1897年的时间序列背景下提出了类似的措施。直观地说，两个变量之间的Kendall相关将是高的，当观察具有类似的（或相同的为1的相关性）秩（变量内的观察，即相对位置标签：第一，第二，第三等）在两者之间变量，当观察结果与两个变量之间的排序不相似（或相关性完全不同）时，变量为低。肯德尔都是ττ和斯皮尔曼的ρρ可以表述为更一般的相关系数的特殊情况。令（x 1， y 1），（x 2， y 2），...，（x n， y n）分别是联合随机变量X和Y的一组观察值，使得所有值（的））和（）是独一无二的。任何一对观察 和 ，哪里 ，被认为是一致的。如果两个元件的行列（更精确地，由所述排序顺序X和由ÿ）同意：即，如果两个 和 ; 或两者兼而有之 和。他们被认为是不和谐的，如果 和 ; 或者如果 和。如果 要么，这对既不和谐也不矛盾。
