Python'da cramer'in v'si nasıl hesaplanır?

Cramer V, iki nominal değişken arasındaki ilişkinin gücünün bir ölçüsüdür.

0’dan 1’e gider, burada:

• 0, iki değişken arasında ilişki olmadığını gösterir.
• 1, iki değişken arasında güçlü bir ilişkiyi gösterir.

Aşağıdaki şekilde hesaplanır:

Cramer’in V = √ (X ² /n) / dak(c-1, r-1)

Altın:

• X ² : Ki kare istatistiği
• n: toplam örneklem büyüklüğü
• r: Satır sayısı
• c: Sütun sayısı

Bu eğitimde Python’daki bir beklenmedik durum tablosu için Cramer’in V’sinin hesaplanmasına ilişkin bazı örnekler verilmektedir.

Örnek 1: 2×2’lik bir tablo için Cramer’in V’si

Aşağıdaki kod, 2×2’lik bir tablo için Cramer V’nin nasıl hesaplanacağını gösterir:

 #load necessary packages and functions
import scipy. stats as stats
import numpy as np

#create 2x2 table
data = np. array ([[7,12], [9,8]])

#Chi-squared test statistic, sample size, and minimum of rows and columns
X2 = stats. chi2_contingency (data, correction= False )[0]
n = np. sum (data)
minDim = min( data.shape )-1

#calculate Cramer's V
V = np. sqrt ((X2/n) / minDim)

#display Cramer's V
print(V)

0.1617

Cramer’s V’nin 0,1617 olduğu ortaya çıkıyor, bu da tablodaki iki değişken arasında oldukça zayıf bir ilişkinin olduğunu gösteriyor.

Örnek 2: Daha büyük tablolar için Cramer’s V

Herhangi bir boyuttaki bir dizi için Cramer’in V’sini hesaplamak amacıyla CramerV fonksiyonunu kullanabileceğimizi unutmayın.

Aşağıdaki kod, 2 satır ve 3 sütunlu bir tablo için Cramer V’nin nasıl hesaplanacağını gösterir:

 #load necessary packages and functions
import scipy. stats as stats
import numpy as np

#create 2x2 table
data = np. array ([[6,9], [8, 5], [12, 9]])

#Chi-squared test statistic, sample size, and minimum of rows and columns
X2 = stats. chi2_contingency (data, correction= False )[0]
n = np. sum (data)
minDim = min( data.shape )-1

#calculate Cramer's V
V = np. sqrt ((X2/n) / minDim)

#display Cramer's V
print(V)

0.1775

Cramer’in V’si 0,1775 olarak çıkıyor.

Bu örnekte 2 satır ve 3 sütun içeren bir tablo kullanıldığını ancak aynı kodun herhangi bir boyuta sahip bir tablo için işe yaradığını unutmayın.

Ek kaynaklar

Python’da Ki Kare Bağımsızlık Testi
Python’da ki-kare uyum iyiliği testi
Fisher’ın Python’daki kesin testi