Test chi-kwadrat niezależności

Testy A/B w R

Lauryn Burleigh

Data Scientist

Tabele częstości

Czy zmienne nominalne są powiązane
- Chęć ponownego zamówienia dodatku
Tabela częstości – liczba współwystąpień warunków
- Pizza z jednym dodatkiem: zmienna 1
- Chętni na ponowne zamówienie: zmienna 2

table(Pizza$Topping, Pizza$EatAgain)

             Maybe  No Yes
  Cheese       207  90 703
  Pepperoni    147 101 752

Hipotezy

Hipoteza zerowa: dodatek i chęć ponownego zamówienia nie są powiązane
Hipoteza alternatywna: dodatek i chęć ponownego zamówienia są powiązane

Nie można wnioskować o przyczynowości

Zdjęcie kawałków pizzy.

Wielkość próby

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:
- Mała: 0,10
- Średnia: 0,30
- Duża: 0,50
Stopnie swobody:
- (Liczba warunków zmiennej 1 - 1) * (Liczba warunków zmiennej 2 - 1)
- (2-1) * (3-1) = 2

Minimum pięć obserwacji dla każdej kombinacji zmiennych

Test chi-kwadrat

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

Duże próby: powyżej 1000

Wielkość efektu

Wielkość efektu: w
Prawdopodobieństwa

probtbl <- freqtbl/sum(freqtbl) 

library(pwr)
ES.w2(probtbl)

Mała: 0,10
Średnia: 0,30
Duża: 0,50

[1] 0.07890872

Moc testu

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

Czas na ćwiczenia!

Testy A/B w R