स्वतंत्रता का Chi-Square परीक्षण

R में A/B Testing

Lauryn Burleigh

Data Scientist

फ़्रीक्वेंसी टेबल्स

क्या नाममात्र वैरिएबल्स आपस में जुड़े हैं
- पिज़्ज़ा टॉपिंग और फिर से खाना
फ़्रीक्वेंसी टेबल - नामित स्थितियों के साथ-साथ आने की गिनती
- वन-टॉपिंग पिज़्ज़ा: वैरिएबल 1
- फिर से खाएँगे: वैरिएबल 2

table(Pizza$Topping, Pizza$EatAgain)

             Maybe  No Yes
  Cheese       207  90 703
  Pepperoni    147 101 752

परिकल्पनाएँ

शून्य परिकल्पना: टॉपिंग और फिर से खाने की रुचि में कोई संबंध नहीं है
वैकल्पिक परिकल्पना: टॉपिंग और फिर से खाने की रुचि में संबंध है

कारण निष्कर्षित नहीं कर सकते

पिज़्ज़ा स्लाइस की फोटो.

सैंपल आकार

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:
- छोटा: 0.10
- मध्यम: 0.30
- बड़ा: 0.50
डिग्रीज़ ऑफ़ फ़्रीडम:
- (वैरिएबल-1 की स्थितियाँ - 1) * (वैरिएबल-2 की स्थितियाँ - 1)
- (2-1) * (3-1) = 2

हर वैरिएबल संयोजन पर न्यूनतम पाँच मान

Chi-square परीक्षण

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

बड़े सैंपल आकार: 1000 से अधिक

इफ़ेक्ट साइज

इफ़ेक्ट साइज: w
प्रायिकताएँ

probtbl <- freqtbl/sum(freqtbl) 

library(pwr)
ES.w2(probtbl)

छोटा: 0.10
मध्यम: 0.30
बड़ा: 0.50

[1] 0.07890872

पावर

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

अभ्यास करते हैं!

R में A/B Testing