Test dokładny Fishera

Testy A/B w R

Lauryn Burleigh

Data Scientist

Specyfikacje

  • Nieparametryczny test dla danych kategorycznych
    • Czy pizza Cheese lub Pepperoni zostanie zamówiona ponownie
  • Próba < 1000
  • Częstość < 5 dla co najmniej 20%
  • Test dokładny Fishera dla dokładnej wartości p
  • Tabela częstości 2x2

Rozkład hipergeometryczny

  • Prawdopodobieństwo tabeli częstości
table(Pizza$Topping, Pizza$EatAgain)
              No Yes
  Cheese     140 360
  Pepperoni   80 420
Testy A/B w R

Hipotezy

  • Hipoteza zerowa: Brak związku między ponownym zamówieniem pizzy a rodzajem dodatku

Zdjęcie kawałków pizzy trzymanych przez ręce różnych osób.

Testy A/B w R

Próba

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
table(Pizza$Topping, Pizza$EatAgain)
              No Yes
  Cheese     140 360
  Pepperoni   80 420
Testy A/B w R

Test

freqtbl <- table(Pizza$Topping, 
                 Pizza$Time)
fisher.test(freqtbl) 
    Fisher's Exact Test for Count Data
data:  freqtbl
p-value = 0.001809
alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:
 0.4569013 0.8417208
sample estimates:
odds ratio 
 0.6209987 
Testy A/B w R

Wielkość efektu

freqtbl <- table(Pizza$Topping, 
                 Pizza$Time)
fisher.test(freqtbl) 
  • Mała: 1.5
  • Średnia: 2.5
  • Duża: 4
  • Pizza Pepperoni x 0.62 częściej niż Pizza Cheese
Fisher's Exact Test for Count Data
data:  freqtbl
p-value = 0.001809
alternative hypothesis: true odds 
ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:
 0.4569013 0.8417208
sample estimates:
odds ratio 
 0.6209987  
Testy A/B w R

Moc testu

library(pwr)
pwr.2p.test(h = 0.62, n = 500, 
            sig.level = 0.002) 
    Difference of proportion power 
 calculation for binomial distribution

              h = 0.62
              n = 500
      sig.level = 0.002
          power = 1
    alternative = two.sided

NOTE: same sample sizes
Testy A/B w R

Czas na ćwiczenia!

Testy A/B w R

Preparing Video For Download...