Chi-kwadraattoets voor onafhankelijkheid

A/B-testen in R

Lauryn Burleigh

Data Scientist

Frequentietabellen

Of nominale variabelen samenhangen
- Nog eens die topping eten
Frequentietabel: hoe vaak elke combinatie voorkomt
- Eén-toppingpizza: variabele 1
- Zou opnieuw eten: variabele 2

table(Pizza$Topping, Pizza$EatAgain)

             Maybe  No Yes
  Cheese       207  90 703
  Pepperoni    147 101 752

Hypothesen

Nulhypothese: topping en interesse om opnieuw te eten hangen niet samen
Alternatieve hypothese: topping en interesse om opnieuw te eten hangen samen

Geen causaliteit concluderen

Foto van pizzapunten.

Steekproefgrootte

library(pwr)
pwr.chisq.test(w = 0.1, df = 2, 
               power = 0.80, 
               sig.level = 0.05)

     Chi squared power calculation 
              w = 0.1
              N = 963.4689
             df = 2
      sig.level = 0.05
          power = 0.8
NOTE: N is the number of observations

w:
- Klein: 0.10
- Middel: 0.30
- Groot: 0.50
Vrijheidsgraden:
- (Categorieën-van-variabele-1 - 1) * (Categorieën-van-variabele-2 - 1)
- (2-1) * (3-1) = 2

Minimaal vijf waarden per combinatie

Chi-kwadraattoets

freqtbl <- table(Pizza$Topping, 
                 Pizza$EatAgain) 
chisq.test(freqtbl)

    Pearson's Chi-squared test

data:  freqtbl
X-squared = 12.453, df = 2, 
p-value = 0.001976

Grote steekproeven: > 1000

Effectgrootte

Effectgrootte: w
Kansverdeling

probtbl <- freqtbl/sum(freqtbl) 

library(pwr)
ES.w2(probtbl)

Klein: 0.10
Middel: 0.30
Groot: 0.50

[1] 0.07890872

Power

pwr.chisq.test(w = 0.079, df = 2, 
               N = 1000, 
               sig.level = 0.002)

     Chi squared power calculation 

              w = 0.079
              N = 1000
             df = 2
      sig.level = 0.002
          power = 1

NOTE: N is the number of observations

Laten we oefenen!

A/B-testen in R