Como calcular o v de cramer em r

O V de Cramer é uma medida da força da associação entre duas variáveis nominais.

Vai de 0 a 1 onde:

• 0 indica nenhuma associação entre as duas variáveis.
• 1 indica forte associação entre as duas variáveis.

É calculado da seguinte forma:

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

Ouro:

• X ² : A estatística do qui-quadrado
• n: tamanho total da amostra
• r: Número de linhas
• c: Número de colunas

Este tutorial fornece alguns exemplos de cálculo do V de Cramer para uma tabela de contingência em R.

Exemplo 1: V de Cramer para uma mesa 2×2

O código a seguir mostra como usar a função CramerV do pacote rcompanion para calcular o V de Cramer para uma tabela 2×2:

 #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

O V de Cramer é 0,1617 , o que indica uma associação bastante fraca entre as duas variáveis na tabela.

Observe que também podemos produzir um intervalo de confiança para V de Cramer definindo ci = TRUE :

 cramerV(data, ci = TRUE )

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

Podemos ver que o V de Cramer permanece inalterado em 0,1617 , mas agora temos um intervalo de confiança de 95% que contém um intervalo de valores que provavelmente contém o valor verdadeiro do V de Cramer.

Esse intervalo acaba sendo: [ .003487 , .4914 ].

Exemplo 2: V de Cramer para tabelas maiores

Observe que podemos usar a função CramerV para calcular o V de Cramer para uma matriz de qualquer tamanho.

O código a seguir mostra como calcular o V de Cramer para uma tabela com 2 linhas e 3 colunas:

 #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

O V de Cramer é 0,1775 .

Você pode encontrar a documentação completa da função CramerV aqui .

Recursos adicionais

Teste qui-quadrado de independência em R
Teste de ajuste qui-quadrado em R
Teste exato de Fisher em R