So berechnen sie cramers v in r

Cramers V ist ein Maß für die Stärke der Assoziation zwischen zwei nominalen Variablen.

Es geht von 0 auf 1, wobei:

• 0 bedeutet, dass zwischen den beiden Variablen kein Zusammenhang besteht.
• 1 weist auf einen starken Zusammenhang zwischen den beiden Variablen hin.

Es wird wie folgt berechnet:

Cramers V = √ (X ² /n) / min(c-1, r-1)

Gold:

• X ² : Die Chi-Quadrat-Statistik
• n: Gesamtstichprobengröße
• r: Anzahl der Zeilen
• c: Anzahl der Spalten

Dieses Tutorial enthält einige Beispiele für die Berechnung von Cramers V für eine Kontingenztabelle in R.

Beispiel 1: Cramers V für eine 2×2-Tabelle

Der folgende Code zeigt, wie Sie die CramerV- Funktion aus dem rcompanion- Paket verwenden, um Cramers V für eine 2×2-Tabelle zu berechnen:

 #create 2x2 table
data = matrix(c(7,9,12,8), nrow = 2 )

#view dataset
data

     [,1] [,2]
[1,] 7 12
[2,] 9 8

#load rcompanion library
library(rcompanion)

#calculate Cramer's V
cramerV(data)

Cramer V 
  0.1617

Es stellt sich heraus, dass Cramers V 0,1617 beträgt, was auf eine ziemlich schwache Verbindung zwischen den beiden Variablen in der Tabelle hinweist.

Beachten Sie, dass wir auch ein Konfidenzintervall für Cramer’s V erstellen können, indem wir ci = TRUE setzen:

 cramerV(data, ci = TRUE )

  Cramer.V lower.ci upper.ci
1 0.1617 0.003487 0.4914

Wir können sehen, dass Cramers V unverändert bei 0,1617 bleibt, aber wir haben jetzt ein 95 %-Konfidenzintervall, das einen Wertebereich enthält, der wahrscheinlich den wahren Wert von Cramers V enthält.

Dieses Intervall beträgt: [ .003487 , .4914 ].

Beispiel 2: Cramers V für größere Tabellen

Beachten Sie, dass wir die CramerV- Funktion verwenden können, um Cramers V für ein Array beliebiger Größe zu berechnen.

Der folgende Code zeigt, wie Cramers V für eine Tabelle mit 2 Zeilen und 3 Spalten berechnet wird:

 #create 2x3 table
data = matrix(c(6, 9, 8, 5, 12, 9), nrow = 2 )

#view dataset
data

     [,1] [,2] [,3]
[1,] 6 8 12
[2,] 9 5 9

#load rcompanion library
library(rcompanion)

#calculate Cramer's V
cramerV(data)

Cramer V 
  0.1775

Es stellt sich heraus, dass Cramers V 0,1775 beträgt.

Die vollständige Dokumentation der CramerV-Funktion finden Sie hier .

Zusätzliche Ressourcen

Chi-Quadrat-Test der Unabhängigkeit in R
Chi-Quadrat-Anpassungstest in R
Fishers genauer Test in R