卡方检验显著后Cramer V的正确实现及关联强度评估替代方案咨询

问题1：当前Cramer V的实现是否正确 #

你的代码用法完全符合Cramer V的规范。Cramer V本身就是为r×c列联表设计的分类变量关联强度指标，要求输入的是两个分类变量的频数交叉表，你通过matrix构造列联表、传入cramerV()函数并指定95%置信区间的写法没有问题。仅需注意一个小细节：第二个场景的列联表列名使用了"NA"，而R中NA是默认的缺失值标识，建议改为"无效"或"Invalid"避免后续代码处理时出现非预期错误。

问题2：输出结果的p值与关联强度的关系 #

首先要明确两个概念的区别：

• 输出的p值本质是该列联表对应的卡方独立性检验的显著性结果，仅用于判断「两个变量不存在关联」的原假设是否成立，不代表关联强度的大小，p<0.05只能说明关联统计显著，不能说明关联强。
• 关联强度看Cramer V的数值本身，取值范围为0~1，越接近1代表两个变量的整体关联程度越强。对于多取值的分类变量，Cramer V会将所有类别的关联信息整合为单个标准化的0-1指标，表征的是两个变量的整体关联程度，不会单独体现某两个类别之间的关联差异。

问题3：适配两类场景的替代指标 #

2×2列联表场景 #

• 可选Phi系数：2×2列联表下Phi系数和Cramer V的计算结果完全等价，没有本质差异
• 如果需要业务可解释性更强的指标，优先选择优势比(OR)或风险比(RR)，可以直接量化实验条件对用户反馈概率的影响幅度，比0-1范围的Cramer V更易落地到业务结论。

3×2列联表场景 #

如果你的三类用户反馈「无效、否、是」是有序分类（存在程度递增/递减的顺序关系）：

• 你提到的Spearman秩相关是更优选择，Cramer V仅针对名义分类变量设计，不会利用类别之间的顺序信息，Spearman秩相关可以更好捕捉随顺序变化的关联趋势，统计效能更高
• 也可以选择Gamma系数、Kendall's tau-b，都是专门针对有序分类变量的关联强度指标，结果解释性也优于Cramer V。

如果三类反馈是无顺序的名义分类：

• 可以选择Pearson列联系数，和Cramer V适用场景一致，仅标准化方式略有差异。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SF1