{"id":1289,"date":"2023-07-27T00:06:39","date_gmt":"2023-07-27T00:06:39","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/phi-koeffizient-in-r\/"},"modified":"2023-07-27T00:06:39","modified_gmt":"2023-07-27T00:06:39","slug":"phi-koeffizient-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/phi-koeffizient-in-r\/","title":{"rendered":"So berechnen sie einen phi-koeffizienten in r"},"content":{"rendered":"

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Ein Phi-Koeffizient<\/strong> (manchmal auch mittlerer quadratischer Kontingenzkoeffizient<\/em> genannt) ist ein Ma\u00df f\u00fcr die Assoziation zwischen zwei bin\u00e4ren Variablen.<\/span><\/p>\n

F\u00fcr eine 2\u00d72-Tabelle f\u00fcr zwei Zufallsvariablen x<\/em> und y<\/em> :<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Der Phi-Koeffizient kann wie folgt berechnet werden:<\/span><\/p>\n

\u03a6 = (AD-BC) \/ \u221a (A+B)(C+D)(A+C)(B+D)<\/span><\/span><\/strong><\/p>\n

Beispiel: Berechnung eines Phi-Koeffizienten in R<\/strong><\/span><\/h3>\n

Angenommen, wir m\u00f6chten wissen, ob das Geschlecht mit der Pr\u00e4ferenz f\u00fcr eine politische Partei zusammenh\u00e4ngt oder nicht. Wir nehmen also eine einfache Zufallsstichprobe<\/a> von 25 W\u00e4hlern und fragen sie nach ihrer Pr\u00e4ferenz f\u00fcr eine politische Partei.<\/span><\/p>\n

Die folgende Tabelle stellt die Ergebnisse der Umfrage dar:<\/span> <\/p>\n

\"Beispiel<\/p>\n

Mit dem folgenden Code k\u00f6nnen wir diese Daten in eine 2×2-Matrix in R eingeben:<\/span><\/p>\n

 #create 2x2 table\n<\/span>data = matrix(c(4, 8, 9, 4), nrow = 2<\/span> )\n\n#view dataset\n<\/span>data\n\n     [,1] [,2]\n[1,] 4 9\n[2,] 8 4<\/strong><\/pre>\n
 #load psych package\nlibrary<\/span> (psych)\n<\/span>\n#calculate Phi Coefficient\n<\/span>phi(data)\n\n[1] -0.36<\/span>\n<\/strong><\/pre>\n
 Der Phi-Koeffizient betr\u00e4gt -0,36<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Beachten Sie, dass die Phi-Funktion standardm\u00e4\u00dfig auf zwei Ziffern rundet. Sie k\u00f6nnen die Funktion jedoch auch so festlegen, dass auf so viele Ziffern gerundet wird, wie Sie m\u00f6chten:<\/span><\/p>\n
 #calculate Phi Coefficient and round to 6 digits\n<\/span>phi(data, digits = 6<\/span> )\n\n[1] -0.358974\n<\/span><\/strong><\/pre>\n
 So interpretieren Sie einen Phi-Koeffizienten<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u00c4hnlich wie ein Pearson-Korrelationskoeffizient nimmt ein Phi-Koeffizient Werte zwischen -1 und 1 an, wobei:<\/span><\/p>\n
 Anschlie\u00dfend k\u00f6nnen wir die Funktion phi()<\/a> aus dem Paket psych<\/strong> verwenden, um den Phi-Koeffizienten zwischen den beiden Variablen zu berechnen:<\/span><\/p>\n