カイ二乗独立性検定

Rで学ぶA/Bテスト

Lauryn Burleigh

Data Scientist

度数表

名義変数間に関連があるか
- そのトッピングをまた食べるか
度数表：各条件の同時出現回数
- 1トッピング: 変数1
- また食べたい: 変数2

table(Pizza$Topping, Pizza$EatAgain)

             Maybe  No Yes
  Cheese       207  90 703
  Pepperoni    147 101 752

仮説

帰無仮説：トッピングと再度食べたい意向に関係はない
対立仮説：トッピングと再度食べたい意向に関係がある

因果は結論できない

ピザのスライスの写真。

サンプルサイズ

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:
- 小: 0.10
- 中: 0.30
- 大: 0.50
自由度:
- （変数1の水準数-1）×（変数2の水準数-1）
- （2-1）×（3-1）= 2

各組合せで期待度数が最低5

カイ二乗検定

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

大標本サイズ：1000超

効果量

効果量: w
確率

probtbl <- freqtbl/sum(freqtbl) 

library(pwr)
ES.w2(probtbl)

小: 0.10
中: 0.30
大: 0.50

[1] 0.07890872

検出力

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

Ayo berlatih!

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