Las medidas de asociación tienen como objetivo describir si dos variables aleatorias tienen alguna relación y qué grado intensidad tiene esta. Es decir, aquellos individuos que tienen un valor para una variable, en cuanto se parecen para la otra. En una tabla de 2*2 este cálculo suele simplificarse respecto a variables no binarias, y la asociación es una función de los porcentajes registrados en cada una de las celdas de la tabla.
A menudo se ha empleado la prueba X2 ( o Chi cuadrado), ya que el valor resultante de esta prueba para la independencia entre dos variables es naturalmente una función del grado de asociación entre las mismas. No obstante, en la tabla 2*2 el valor de X2 está relacionado con la proporción de cada celda y con el número de casos estudiados, mientras que una medida que refleje realmente la fuerza de asociación entre esas dos variables solo debería ser función de las probabilidades contenidas en cada celda, por lo que no debiera servir para este propósito. En artículos posteriores nos referiremos a X2 pero en este momento, este estadístico solo entra a formar la base de otra serie de estadísticos que realmente miden el grado de asociación.
Esta serie es muy larga: Phi cuadrada (Φ2), de Pearson; C de Kramer; Proporción estimada de la varianza (Pev); Phi (Φ); Tau b de Kendall (τb); Coeficiente medio de Contingencia (Cm), etc. Aunque suelen representar conceptos diferentes en otros tipos de variables, la simplicidad de la tabla de 2*2 para variables binarias hace que en valor, muchas de ellas coincidan. En pequeños artículos las iremos viendo de forma sucinta.