Es gibt eine Reihe von Maßnahmen der nominalen-nominalen Assoziation.
Es gibt den Phi-Koeffizienten, den Kontingenzkoeffizienten (der meiner Meinung nach für quadratische Tabellen gilt und daher möglicherweise nicht für Sie geeignet ist), den Cramer-V-Koeffizienten, den Lambda-Koeffizienten und den Unsicherheitskoeffizienten. Es gibt keinen Zweifel mehr.
Viele von ihnen erweisen sich als eine Funktion der Chi-Quadrat-Statistik.
(Wenn Sie eine oder mehrere Ordnungsvariablen haben, gibt es viele andere Koeffizienten, die für diese Situation geeignet sind.)
Diese Wikipedia-Seite listet die auf, die ich erwähne.
Ich glaube, SPSS kann diejenigen berechnen, von denen ich denke, dass sie zu Ihrer rechteckigen Nenn-gegen-Nenn-Situation passen - zumindest bin ich mir im Fall von Phi und Cramers V und dem Lambda-Koeffizienten sicher:
(Tabellen von hier und hier )
Wenn Sie mehr über die Assoziationen erfahren möchten, können Sie diesen Daten ein loglineares Modell anpassen. (Analysieren> Loglinear> Allgemein) oder GENLOG für den Anfang.
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