Kiểm định Chi-bình phương độc lập

A/B Testing bằng R

Lauryn Burleigh

Data Scientist

Bảng tần số

  • Biến danh nghĩa có liên quan hay không
    • Có ăn lại phần nhân pizza đó không
  • Bảng tần số: số lần mỗi cặp điều kiện cùng xuất hiện
    • Pizza một loại nhân: biến 1
    • Sẽ ăn lại: biến 2
table(Pizza$Topping, Pizza$EatAgain)

             Maybe  No Yes
  Cheese       207  90 703
  Pepperoni    147 101 752
A/B Testing bằng R

Giả thuyết

  • Giả thuyết không: Nhân và ý định ăn lại không liên hệ
  • Giả thuyết đối: Nhân và ý định ăn lại có liên hệ

 

Không suy ra quan hệ nhân quả

Ảnh các lát pizza.

A/B Testing bằng R

Cỡ mẫu

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:
    • Nhỏ: 0.10
    • Vừa: 0.30
    • Lớn: 0.50
  • Bậc tự do:
    • (Số điều kiện của biến 1 - 1) * (Số điều kiện của biến 2 - 1)
    • (2-1) * (3-1) = 2

 

Tối thiểu 5 quan sát ở mỗi kết hợp biến

A/B Testing bằng R

Kiểm định Chi-bình phương

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

 

Cỡ mẫu lớn: trên 1000

A/B Testing bằng R

Cỡ ảnh hưởng

  • Cỡ ảnh hưởng: w
  • Xác suất
probtbl <- freqtbl/sum(freqtbl) 

library(pwr)
ES.w2(probtbl)
  • Nhỏ: 0.10
  • Vừa: 0.30
  • Lớn: 0.50
[1] 0.07890872
A/B Testing bằng R

Lực kiểm định

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
A/B Testing bằng R

Ayo berlatih!

A/B Testing bằng R

Preparing Video For Download...