Überblick Lektion 3
Demo Chi Quadrat:
Zweidimensionale Häufigkeitstabelle und Chi Quadrat für die beiden Merkmale Anzahl Zylinder (Variable
cyl
) und Anzahl Gänge (Variable gear
) des Data Frames mtcars
.
# no pec
cat("2-dimensionale Häufigkeitstabelle\nfür cyl und gear:")
table(mtcars$cyl, mtcars$gear)
cat("\nAuch mit Randhäufigkeiten (margins):")
addmargins(table(mtcars$cyl, mtcars$gear))
cat("\n\nDas reicht eigentlich, aber\nnoch schöner geht es mit \"CrossTable\":")
library(gmodels)
CrossTable(mtcars$cyl, mtcars$gear, prop.r=F, prop.c=F, prop.t=F, prop.chisq=F)
cat("\n\nMan kann sich auch die Sollhäufigkeiten gleich mit anzeigen\nlassen (\"expected=TRUE\"). Dann wird auch Chi Quadrat gleich\nmit ausgerechnet, ob man will oder nicht...")
CrossTable(mtcars$cyl, mtcars$gear, expected=T, prop.r=F, prop.c=F, prop.t=F, prop.chisq=F)
cat("\n\n\nHier jetzt Chi Quadrat nochmal explizit gerechnet:\n")
chisq.test(table(mtcars$cyl, mtcars$gear))[1]
Demo für den Phi-Koeffizienten:
# no pec
# sprechende Variablennamen vergeben
names(mtcars)[8] <- "Reihenmotor"
names(mtcars)[9] <- "Schaltgetriebe"
mtcars[, 8:9]
cat("\n\n2-dimensionale Häufigkeitstabelle für die Merkmale\nReihenmotor und Schaltgetriebe, mit Randhäufigkeiten (margins):\n")
addmargins(table(mtcars$Reihenmotor, mtcars$Schaltgetriebe))
cat("\n\nPhi-Koeffizient für die beiden Merkmale:\n\n")
library(psych)
phi(table(mtcars$Reihenmotor, mtcars$Schaltgetriebe))
cat("\n\nDer Phi-Koeffizient ist immer identisch zu Cramers Phi/V\n")
cat("(nicht klausurrelevant)\n")
library(rcompanion)
round(cramerV(table(mtcars$Reihenmotor, mtcars$Schaltgetriebe)), 2)