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> 计算 Cramer's V，并使用偏差修正。

# cramersVBiasCorrected

<div id="cramersVBiasCorrected">
  ## cramersVBiasCorrected
</div>

引入版本：v22.1.0

Cramer's V 是衡量表中两列之间关联性的统计量。
[`cramersV` 函数](/zh/reference/functions/aggregate-functions/cramersV)的结果范围从 0 (表示变量之间没有关联性) 到 1，且只有当每个值都完全由另一个值决定时，结果才能达到 1。
该函数可能存在较大偏差，因此这个版本的 Cramer's V 采用了[偏差修正](https://en.wikipedia.org/wiki/Cram%C3%A9r%27s_V#Bias_correction)。

**语法**

```sql theme={null}
cramersVBiasCorrected(column1, column2)
```

**参数**

* `column1` — 要比较的第一列。[`Any`](/zh/reference/data-types)
* `column2` — 要比较的第二列。[`Any`](/zh/reference/data-types)

**返回值**

返回一个介于 0 到 1 之间的值，其中 0 表示列值之间没有关联性，1 表示完全关联。[`Float64`](/zh/reference/data-types/float)

**示例**

**与普通 cramersV 的比较**

```sql title=Query theme={null}
SELECT
    cramersV(a, b),
    cramersVBiasCorrected(a, b)
FROM
    (
        SELECT
            number % 10 AS a,
            number % 4 AS b
        FROM
            numbers(150)
    );
```

```response title=Response theme={null}
┌─────cramersV(a, b)─┬─cramersVBiasCorrected(a, b)─┐
│ 0.5798088336225178 │          0.5305112825189074 │
└────────────────────┴─────────────────────────────┘
```