Testul Chi-pătrat de independență

A/B Testing în R

Lauryn Burleigh

Data Scientist

Tabele de frecvențe

Dacă variabilele nominale sunt corelate
- Consumul repetat al toppingului
Tabel de frecvențe – numărul de co-apariții ale condițiilor
- Pizza cu un topping: variabila 1
- Ar mânca din nou: variabila 2

table(Pizza$Topping, Pizza$EatAgain)

             Maybe  No Yes
  Cheese       207  90 703
  Pepperoni    147 101 752

Ipoteze

Ipoteza nulă: Toppingul și dorința de a mânca din nou nu sunt corelate
Ipoteza alternativă: Toppingul și dorința de a mânca din nou sunt corelate

Nu se poate concluziona o relație cauzală

Fotografie cu felii de pizza.

Dimensiunea eșantionului

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:
- Mic: 0.10
- Mediu: 0.30
- Mare: 0.50
Grade de libertate:
- (Condiții-variabila-1 - 1) * (Condiții-variabila-2 - 1)
- (2-1) * (3-1) = 2

Minim cinci valori pentru fiecare combinație de variabile

Testul Chi-pătrat

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

Eșantioane mari: peste 1000

Mărimea efectului

Mărimea efectului: w
Probabilități

probtbl <- freqtbl/sum(freqtbl) 

library(pwr)
ES.w2(probtbl)

Mic: 0.10
Mediu: 0.30
Mare: 0.50

[1] 0.07890872

Puterea testului

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

Să exersăm!

A/B Testing în R