Hvordan du analyserer data i tabeller med R-dummier

Du kan bruke Rs prop. test () funksjon for data i matriser og tabeller. For prop. test (), må disse tabellene ha to kolonner med antall teller for de to mulige resultatene.

Hvordan teste uforutsigbarhet av tabeller

Alternativt kan du bruke chisq. test () -funksjonen for å analysere tabeller med en chi-squared (χ ² ) beredskapstest. For å gjøre dette på matrisen med setebeltet data, gjør du bare følgende:

>> chisq.

Pearson's Chi-kvadrertest med Yates 'kontinuitetskorrigeringsdata: overlevende X-kvadrat = 24. 3328, df = 1, p-verdi = 8. 105e -07

Verdiene for statistikken (X-kvadrert), frihetsgraden og p-verdien er nøyaktig det samme som med propen. test () funksjon. Det er å forvente, fordi - i dette tilfellet, i det minste - begge tester er likeverdige.

Slik tester du tabeller med mer enn to kolonner

I motsetning til prop. test () funksjon, chisq. test () -funksjonen kan håndtere tabeller med mer enn to kolonner og til og med med mer enn to dimensjoner. For å illustrere dette, la oss ta en titt på bordet HairEyeColor. Du kan se strukturen med følgende kode: >> str (HairEyeColor) Tabell [1: 4, 1: 4, 1: 2] 32 53 10 3 11 50 10 30 10 25 … - attr (*, "dimnames "Brun" "Rød" "Blond" … $ Øy: chr [1: 4] "Brun" "Blå" "Hazel" "Grønn" … $ Sex: chr [1: 2] "Mann" "Kvinne"

Så har Table HairEyeColor tre dimensjoner: en for hårfarge, en for øyenfarge og en for sex. Tabellen representerer fordelingen av disse tre funksjonene blant 592 studenter.

Dimensjonsnavnene til et bord lagres i et attributt som heter dimnames. Som du kan se fra utgangen av str () -funksjonen, er dette faktisk en liste med navnene på radene / kolonnene i hver dimensjon. Hvis denne listen er en navngitt liste, brukes navnene til å merke dimensjonene. Du kan bruke dimnames () -funksjonen til å trekke ut eller endre dimensjonsnavnene.

For å sjekke om hårfarge og øyenfarge er relatert, kan du kollapse bordet over de to første dimensjonene ved hjelp av marginen. tabell () funksjon for å oppsummere hår og øyenfarge for begge kjønn. Denne funksjonen summerer verdiene i noen dimensjoner for å gi deg en oppsummeringstabell med færre dimensjoner. For det må du angi hvilke marginer du vil beholde.

Så, for å få bordet på hår og øyenfarge, bruker du følgende:

>> HairEyeMargin HairEyeMargin Øyehår Brun Blå Hazel Green Svart 68 20 15 5 Brun 119 84 54 29 Rød 26 17 14 14 Blond 7 94 10 16

Nå kan du bare sjekke om hår og øye fargen er relatert ved å teste den på dette bordet: >> chisq.test (HairEyeMargin) Pearson's Chi-kvadrert testdata: HairEyeMargin X-squared = 138. 2898, df = 9, p-verdi <2. 2e-16

Som forventet forteller resultatet av denne testen at noen kombinasjoner av hår og øyenfarge er mer vanlige enn andre. Ikke en stor overraskelse, men du kan bruke disse teknikkene på andre, mer interessante forskningsspørsmål.