Test exact de Fisher

Tests A/B en R

Lauryn Burleigh

Data Scientist

Spécifications

Non paramétrique pour données catégorielles
- Re-manger de la pizza Fromage ou Pepperoni
Échantillon < 1000
Fréquence < 5 pour au moins 20 %
Utilisez le test exact de Fisher pour une p-valeur exacte
Tableau de contingence 2x2

Loi hypergéométrique

Vraisemblance du tableau de fréquences

table(Pizza$Topping, Pizza$EatAgain)

              No Yes
  Cheese     140 360
  Pepperoni   80 420

Hypothèses

Hypothèse nulle : aucun lien entre remanger de la pizza et le groupe de garniture

Photo de pointes de pizza prises par plusieurs mains.

Échantillon

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

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

Taille d'effet

freqtbl <- table(Pizza$Topping, 
                 Pizza$Time)
fisher.test(freqtbl)

Petite : 1,5
Moyenne : 2,5
Grande : 4
Pizza Pepperoni × 0,62 que pizza Fromage

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

Puissance

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

Passons à la pratique !

Tests A/B en R