Samenvatting Onderzoekstraining 2 - Formule overzicht in R

#rm(list=ls())

Voorbeeld:

Ok <- c(15, 20, 20, 25, 20)

Ek <- c(10, 15, 20, 15, 40)

p <- c(0.10, 0.15, 0.20, 0.15, 0.40)

n <- 100



p bij uniform verdeeld <- 1 / aantal keuzemogelijkheden

Ek (verwachte frequenties)

Ek <- n * p

#of EK = (totaal Y rij * totaal X rij / (totaal n beide rijen)

Waargenomen toetsgrootheid Pearson voor steekproef (Y_obs)

sum((Ok - Ek)^2 / Ek)

Waargenomen toetsgrootheid Yates (Gebruiken wanner tabel 2 bij 2 waarnemingen is)

sum((abs(Ok-Ek)-0.5)^2 / Ek)



Ek met kruisttabel voor totalen gebruiken minimaal verwachte celfrequentie

tbl <- matrix(c(76, 70, 133, 74, 74, 127, 17, 15),

nrow = 4, byrow = TRUE)

#chisq.test(tbl) <- uitvoeren voor de chisq uit de tbl

row_total <- rowSums(tbl)

col_total <- colSums(tbl)

grand_total <- sum(tbl)

#Verwachte frequenties berekenen voor tbl:

expected <- outer(row_total, col_total) / grand_total

#afronden en laden

round(expected, 2) <- Yobs



phi <- sqrt(Yobs / n)

#Meet de mate van samenhang

#Is hetzelfde als Cramers V

, #Berekent Pearson's chi2 met als input O en E.

Pearson<-function(O,E,alpha,df){

#Input moet worden gegeven als vector, dus O<-c(1,4,3,...)

#df = aantal waarnemingen -1

if (length(O)!=length(E)){

print("Ongelijk aantal elementen voor O en E.")

}

else{

Chi<-0

for (i in 1:length(O)){

Chi<-Chi+(O[i]-E[i])^2/E[i]

}

}

krit<-qchisq(p=1-alpha,df=df)

if(Chi>=krit){print("Verwerp H0")}

else{print("Verwerp H0 niet")}

return(c(Chi,krit))

}