Как рассчитать v крамера в r

V Крамера является мерой силы связи между двумя номинальными переменными.

Он изменяется от 0 до 1, где:

• 0 указывает на отсутствие связи между двумя переменными.
• 1 указывает на сильную связь между двумя переменными.

Он рассчитывается следующим образом:

V Крамера = √ (X ² /n)/min(c-1, r-1)

Золото:

• X ² : Статистика Хи-квадрат.
• n: общий размер выборки
• г: количество строк
• c: Количество столбцов

В этом руководстве представлены некоторые примеры расчета V Крамера для таблицы непредвиденных обстоятельств в R.

Пример 1: V Крамера для стола 2×2.

Следующий код показывает, как использовать функцию CramerV из пакета rcompanion для вычисления V Крамера для таблицы 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

V Крамера оказывается равным 0,1617 , что указывает на довольно слабую связь между двумя переменными в таблице.

Обратите внимание, что мы также можем получить доверительный интервал для V Крамера, установив ci = TRUE :

 cramerV(data, ci = TRUE )

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

Мы видим, что V Крамера остается неизменным на уровне 0,1617 , но теперь у нас есть 95% доверительный интервал, который содержит диапазон значений, который, вероятно, будет содержать истинное значение V Крамера.

Этот интервал оказывается: [ .003487 , .4914 ].

Пример 2: V Крамера для больших таблиц

Обратите внимание, что мы можем использовать функцию CramerV для вычисления V Крамера для массива любого размера.

Следующий код показывает, как вычислить V Крамера для таблицы с 2 строками и 3 столбцами:

 #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

V Крамера оказывается равным 0,1775 .

Полную документацию функции CramerV вы можете найти здесь .

Дополнительные ресурсы

Критерий независимости хи-квадрат в R
Критерий согласия хи-квадрат в R
Точный критерий Фишера в R