Voor een 2\u00d72 tabel gegeven voor twee willekeurige variabelen x<\/em> en y<\/em> :<\/span> <\/p>\n De Phi-co\u00ebffici\u00ebnt kan als volgt worden berekend:<\/span><\/p>\n \u03a6 = (AD-BC) \/ \u221a (A+B)(C+D)(A+C)(B+D)<\/span><\/span><\/strong><\/p>\n Stel dat we willen weten of gender wel of niet geassocieerd is met de voorkeur voor een politieke partij. We nemen een eenvoudige willekeurige steekproef van 25 kiezers en vragen hen naar hun politieke partijvoorkeur. De volgende tabel geeft de resultaten van het onderzoek weer:<\/span> <\/p>\n We kunnen de Phi-co\u00ebffici\u00ebnt tussen de twee variabelen als volgt berekenen:<\/span><\/p>\n \u03a6 = (4*4-9*8) \/ \u221a (4+9)(8+4)(4+8)(9+4)<\/span> = (16-72) \/ \u221a 24336<\/span> = -0,3589<\/strong><\/span><\/p>\n Opmerking:<\/strong> we hadden dit ook kunnen berekenen met behulp van de Phi-co\u00ebffici\u00ebntcalculator.<\/em><\/span><\/p>\n Net als bij een Pearson-correlatieco\u00ebffici\u00ebnt, neemt een Phi-co\u00ebffici\u00ebnt waarden aan tussen -1 en 1 waarbij:<\/span><\/p>\n Over het algemeen geldt dat hoe verder een Phi-co\u00ebffici\u00ebnt van nul verwijderd is, hoe sterker de relatie tussen de twee variabelen is.<\/span><\/p>\n Met andere woorden: hoe verder een Phi-co\u00ebffici\u00ebnt van nul verwijderd is, hoe meer bewijs er is voor een soort systematisch patroon tussen de twee variabelen.<\/span><\/p>\n Een gids voor de Pearson-correlatieco\u00ebffici\u00ebnt<\/a> Een Phi-co\u00ebffici\u00ebnt (ook wel een gemiddelde kwadratische contingentieco\u00ebffici\u00ebnt genoemd) is een maatstaf voor de associatie tussen twee binaire variabelen. Voor een 2\u00d72 tabel gegeven voor twee willekeurige variabelen x en y : De Phi-co\u00ebffici\u00ebnt kan als volgt worden berekend: \u03a6 = (AD-BC) \/ \u221a (A+B)(C+D)(A+C)(B+D) Voorbeeld: Berekening van een Phi-co\u00ebffici\u00ebnt Stel dat we willen weten […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1015","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/phicoef1.png\")
<\/p>\n Voorbeeld: Berekening van een Phi-co\u00ebffici\u00ebnt<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"Voorbeeld](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/phicoef2.png\")
<\/p>\n Hoe een Phi-co\u00ebffici\u00ebnt te interpreteren<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Een gids voor de Fisher Exact-test<\/a>
Een gids voor de Chi-kwadraattest van onafhankelijkheid<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"