{"id":1287,"date":"2023-07-27T00:26:21","date_gmt":"2023-07-27T00:26:21","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/cramers-v-alla-r\/"},"modified":"2023-07-27T00:26:21","modified_gmt":"2023-07-27T00:26:21","slug":"cramers-v-alla-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/cramers-v-alla-r\/","title":{"rendered":"Come calcolare la v di cramer in r"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>La V di Cramer<\/strong> \u00e8 una misura della forza dell&#8217;associazione tra due variabili nominali.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Va da 0 a 1 dove:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>0<\/strong> indica nessuna associazione tra le due variabili.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1<\/strong> indica una forte associazione tra le due variabili.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Viene calcolato come segue:<\/span><\/p>\n<p> <strong><span style=\"color: #000000;\">V di Cramer = \u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">(X <sup>2<\/sup> \/n) \/ min(c-1, r-1)<\/span><\/span><\/strong><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>X <sup>2<\/sup> :<\/strong> La statistica del Chi quadrato<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>n:<\/strong> dimensione totale del campione<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>r:<\/strong> numero di righe<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>c:<\/strong> Numero di colonne<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial fornisce alcuni esempi di calcolo della V di Cramer per una tabella di contingenza in R.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 1: V di Cramer per una tabella 2\u00d72<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come utilizzare la funzione <strong>CramerV<\/strong> del pacchetto <strong>rcompanion<\/strong> per calcolare la V di Cramer per una tabella 2&#215;2:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create 2x2 table\n<\/span>data = matrix(c(7,9,12,8), nrow = <span style=\"color: #008000;\">2<\/span> )\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view dataset\n<\/span>data\n\n     [,1] [,2]\n[1,] 7 12\n[2,] 9 8\n\n<span style=\"color: #008080;\">#load rcompanion library\n<\/span>library(rcompanion)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate Cramer's V\n<\/span>cramerV(data)\n\nCramer V \n  0.1617<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La V di Cramer risulta essere <strong>0,1617<\/strong> , il che indica un&#8217;associazione abbastanza debole tra le due variabili nella tabella.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nota che possiamo anche produrre un intervallo di confidenza per V di Cramer ponendo <strong>ci = TRUE<\/strong> :<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>cramerV(data, ci = <span style=\"color: #008000;\">TRUE<\/span> )\n\n  Cramer.V lower.ci upper.ci\n1 0.1617 0.003487 0.4914\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo vedere che la V di Cramer rimane invariata a <strong>0,1617<\/strong> , ma ora abbiamo un intervallo di confidenza del 95% che contiene un intervallo di valori che probabilmente conterr\u00e0 il valore reale della V di Cramer.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo intervallo risulta essere: [ <strong>.003487<\/strong> , <strong>.4914<\/strong> ].<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 2: V di Cramer per tabelle pi\u00f9 grandi<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nota che possiamo usare la funzione <strong>CramerV<\/strong> per calcolare la V di Cramer per un array di qualsiasi dimensione.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come calcolare la V di Cramer per una tabella con 2 righe e 3 colonne:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create 2x3 table\n<\/span>data = matrix(c(6, 9, 8, 5, 12, 9), nrow = <span style=\"color: #008000;\">2<\/span> )\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view dataset\n<\/span>data\n\n     [,1] [,2] [,3]\n[1,] 6 8 12\n[2,] 9 5 9\n\n<span style=\"color: #008080;\">#load rcompanion library\n<\/span>library(rcompanion)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate Cramer's V\n<\/span>cramerV(data)\n\nCramer V \n  0.1775<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La V di Cramer risulta essere <strong>0,1775<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><em>Puoi trovare la documentazione completa della funzione CramerV <a href=\"https:\/\/www.rdocumentation.org\/packages\/rcompanion\/versions\/2.3.26\/topics\/cramerV\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">qui<\/a> .<\/em><\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/test-di-indipendenza-del-chi-quadrato-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Test di indipendenza chi quadrato in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/bonta-del-test-di-adattamento-chi-quadrato-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Test della bont\u00e0 di adattamento del chi quadrato in R<\/a><br \/><a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/prova-esatta-dei-pescatori-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Il test esatto di Fisher in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La V di Cramer \u00e8 una misura della forza dell&#8217;associazione tra due variabili nominali. Va da 0 a 1 dove: 0 indica nessuna associazione tra le due variabili. 1 indica una forte associazione tra le due variabili. 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