肯德尔等级相关方法有许多种。有适合两列等级变量资料的交错系数（又称肯德尔τ相关，字母τ读作tau）和相容系数（常用符号ξ表示），它们的功用与斯皮尔曼等级相关相同，故从略。这里主要介绍适合多列等级变量资料的方法。
（一）肯德尔W系数
1.适用资料
肯德尔W系数，又称肯德尔和谐系数（Kendall coefficient of concordance），是表示多列等级变量相关程度的一种方法，适用于两列以上的等级变量。肯德尔和谐系数常用符号W表示。
计算肯德尔和谐系数，原始数据资料的获得一般采用等级评定法，即让K个被试（或称评价者）对N件事物或N种作品进行等级评定，每个评价者都能对N件事物（或作品）的好坏、优劣、喜好、大小、高低等排出一个等级顺序。因此，最小的等级序数为1，最大的等级系数为N，这样，K个评价者便可得到K列从1至N的等级变量资料，这是一种情况。另一种情况是一个评价者先后K次评价N件事物或N件作品，也是采用等级评定法，这样也可得到K列从1至N的等级变量资料。这类K列等级变量资料综合起来求相关，就用肯德尔W系数。
例如，有十个评价者，对红、橙、黄、绿、青、蓝、紫七种颜色进行评价，获得的数据见表5-11。假如所有的评价者都一致认为红色是最满意的，就给它的等级评为1，十个评价者对红色的评价等级总和就是10。同样，如果每个评价者对橙色评价的等级都是2，橙色得到的等级总和就是20。以此类推，到了最后一种紫色，大家都给它赋予最高的等级为7，紫色的等级总和就是70。换句话说，各种被评价的颜色各自获得的等级的总和表现出相当大的差异性。另一方面，如果说评价者意见有分歧，每种颜色的等级既有低的，也有高的，这样，各种颜色各自的等级总和可能会大致相等。因此，如果评价者之间爱好差异较大（随机性行为），各种颜色分别获得的等级总和差异就很小。肯德尔在推导这一统计量时使用了“等级总和的变异性”，他界定W是每一评价对象实际得到的等级总和的变异（variance of column totals）与被评价对象最大可能变化的等级总和的变异（maximum possible variance of column totals）的比值。因为，一般在进行评价时，原始资料为等级数据，最大可能的等级总和的变异是可以计算出的。在这个例子中，根据表5-11中的数据，十个评价者对七种不同颜色评价等级总和的变异实际上就是33，63，50，15，40，17，62这一组数据的方差值（386），理论上最大可能的等级总和的变异值为10，20，30，40，50，60，70这一组数据的方差值（466.67），这二者的比值为0.827，它就是肯德尔系数。
2.基本公式及计算
Ri代表评价对象获得的K个等级之和；
N代表被等级评定的对象的数目；
K代表等级评定者的数目。
W值介于0与1之间，计算值都为正值，若表示相关方向，可从实际资料中进行分析。如果K个评价者意见完全一致，则W=1；若K个评价者的意见存在一定的关系，但又不完全一致，则0＜W＜1；如果K个评价者的意见完全不一致，则W=0。
【例5-6】 有10人对红、橙、黄、绿、青、蓝、紫七种颜色按照其喜好程度进行等级评价。其中，最喜欢的等级为1，最不喜欢的等级为7。结果见表5-11。问这10人对颜色的爱好是否具有一致性？
表5-11 肯德尔和谐系数计算说明
把s代入公式5-10a得：
把s代入公式5-10b得：
答：从W值看，这十个人对颜色的喜爱具有较高的一致性，亦即这十人所喜爱的颜色比较一致。喜好的顺序可由Ri的大小给出大致情况，Ri大者等级序数大；小者等级序数小。十人对七种颜色由最喜欢到最不喜欢的顺序是：绿、蓝、红、青、黄、紫、橙。
类似本例应用肯德尔W系数的资料是很多的，如欲考察几位老师对多篇作文的评分标准是否一致（又称评分者信度），就应该使用肯德尔W系数。
从肯德尔和谐系数的定义看，它并不是一个标准的相关系数，它仅仅是根据熟悉的统计量做出的一种解释。它最大的优点就是取值范围在0和1之间。
3.有相同等级出现时W的计算
在进行等级评定时，常会遇到两个或两个以上事物的等级相同，如果遇到这种情况应该采用下面的修正公式：
n为相同等级的数目。
【例5-7】 五位评分者对七篇作文进行评价，评价等级为1-5，评价结果见表5-12，试问评分者之间对标准的掌握是否一致？
表5-12 有相同等级时肯德尔和谐系数的计算
答：从计算结果可知，五位评分者对七篇作文的评价标准比较一致，或者说评分者信度较高。
（二）肯德尔U系数
肯德尔U系数又称一致性系数，适用于对K个评价者的一致性进行统计分析。它与肯德尔W系数所处理的问题相同，但所处理的资料的获得方法不同，计算的结果也不一样。
1.适用资料
2.公式及计算
肯德尔U系数的计算公式如下：
式中：N为被评价事物的数目，即等级数；
K为评价者的数目；
rij为对偶比较记录表中i＞j（或i＜j）格中的择优分数（具体见表5-13）。
使用公式5-12之前，应先将资料加以整理：将被评价的事物用符号代表，分别横列与纵列，这样可画成N×N个格子。将每一对事物择优比较的结果按优者记1，非优者记0，难以判定记0.5的方法记分，将分数填到相应的格子中，这便是rij。两相同事物不用比较，因此在整个方格中，位于对角线位置的小格空着。在对角线以下每格的次数记为i＞j，对角线以上的每格中的次数记为i＜j。将整理后的资料，代入公式计算。
【例5-8】 表5-13是根据表5-11中10个评价者对7种颜色对偶选择分数整理而成。整理的方法为：如果第一个评价者对7种颜色评定的等级分别为绿色1、蓝色2、青色3……也就是说若用对偶比较，则当绿色与其他颜色比较时，都选择绿，因此在绿色这一行都记为1分；蓝色排第二，其意是当蓝色与其他6种颜色比较时，除绿色之外都选择蓝色……以此类推。试计算肯德尔U系数。
表5-13 肯德尔U系数计算说明
解：已知N=7，K=10，根据表5-13中对角以下的择优分数，
同一种资料，整理方式不同，一致性程度的计算公式也不同，得出的结果也有差异。一致性系数为0.66，而和谐系数则为0.827，见【例5-6】，等级评定的测量水平，要高于对偶比较的择优分数。