Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*The author of this computation has been verified*

R Software Module

rwasp_chi_squared_tests.wasp

Title produced by software

Chi-Squared and McNemar Tests

Date of computation

Tue, 16 Nov 2010 16:48:38 +0000

Cite this page as follows

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2010/Nov/16/t12899260674mutmv1pgtmjeu5.htm/, Retrieved Wed, 19 Nov 2025 21:57:02 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=96056, Retrieved Wed, 19 Nov 2025 21:57:02 +0000

QR Codes:

Paste this QR Code to cite your computation.

Original text written by user:

IsPrivate?

No (this computation is public)

User-defined keywords

Estimated Impact

400

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)

-     [Univariate Explorative Data Analysis] [Turnover company A] [2010-11-02 11:53:41] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
- RMPD  [Chi-Squared and McNemar Tests] [Chi-Squared 1. Ha...] [2010-11-14 15:50:44] [19f9551d4d95750ef21e9f3cf8fe2131]
F           [Chi-Squared and McNemar Tests] [Chi-squared test ...] [2010-11-16 16:48:38] [0dbff7218d83c9f93b81320e51e185be] [Current]

Feedback Forum

2010-11-23 06:27:51 [f0479c8ad85b1406c7a3120008048c58] [reply] 
De student heeft geen berekeningen gemaakt van Happiness - depression & Connected - Separated 
 
Happiness - Depression 
de p waarde bedraagt 0,04. We kunnen hier concluderen dat er wel een significant verschil (samenhang) is tussen de twee variabelen en dat we daarom de nulhypothese kunnen verwerpen. 
 
Connected - Sepparated :  
p waarde 0,01 bedraagt. Deze ligt ruim lager dan mijn vooropgestelde type 1 fout (0,05). Bijgevolg kunnen we hier concluderen dat er wel een significant verschil (samenhang) is tussen de twee variabelen en dat we daarom de nulhypothese kunnen verwerpen. 
_____________________________________________________________________________ 
 
Happiness - connected 
 
http://www.freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2010/Nov/16/t1289919799abwv37oohxgle3y.htm/ 
 
P-Value = 0,78 
Dit betekent dat er geen samenhang is en dat we dus de nulhypothese moeten aanvaarden. 
 
 
2010-11-23 07:38:03 [Stefanie Van Esbroeck] [reply] 
Je maakt volgens mij hier een verkeerde berekening. Bij het ingeven van je gegevens heb je zowel data ingegeven voor een verfijnde oplossing (gegevens Happiness) als data ingegeven voor een grove oplossing. Zo vergelijk je zaken verkeerd met elkaar. Als je een verband wil zoeken tussen twee variabelen, dan moeten je die variabelen wel vergelijken met dezelfde gegevens. Dus dan moet je voor happiness en connected allemaal HI/LO ingeven, of andersom allemaal A,B,C,D.Hieronder kun je een goede berekening terugvinden: http://www.freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2010/Nov/18/t1290084460vej5n7vk5bg8bx7.htm/ 
 
Je vormt wel een correcte conclusie. Er bestaat inderdaad geen verband tussen beide variabelen. Alleen kijk je enkel naar de p-waarde en dan naar het feit of deze groter of kleiner is dan de door jou opgestelde type 2 fout.Je had je conclusie meer kunnen motiveren door ook te kijken naar de grafiek. Je kijkt eerst naar de kleur van de blokken op de grafiek. Die hebben allemaal een grijze kleur. Dit wijst erop dat de cellen onderling geen significante verschillen vertonen. Daarna bekijk je de hoofddiagonaal die loopt van linksboven naar rechtsonder. Daar zien we dat de blokken allemaal naar boven wijzen. Dit zegt dat de reële frequentie hoger is dan de verwachte frequentie (stippellijn). Dan kijken we naar de andere diagonaal (van linksonder naar rechtsboven). Hier zie je dat de blokken allemaal beneden de stippellijn liggen wat er dus op wijst dat de reële frequentie lager ligt dan de verwachte frequentie. Deze twee diagonalen spreken elkaar tegen en dus kunnen we stellen dat er een verband bestaat en omdat de hoofddiagonaal positief is ( alle blokken wijzen naar boven, is dit een positief verband.” Maar omdat de cellen onderling significant verschillen kunnen we eigenlijk zeggen dat er geen verband bestaat. 
2010-11-23 07:38:26 [411b43619fc9db329bbcdbf7261c55fb] [reply] 
Hier merkt de student correct op dat er geen verband bestaat tussen de gegevens (door de hoge p-waarde van 0,7) Dus dit heeft hij vanuit zijn gegevens goed geïnterpreteerd. Maar een verdere bespreking van de gegevens geeft hij niet. 
 
De student had deze gegevens beter apart bekeken (ik bedoel hiermee voor zowel Connected als Happiness dezelfde klasse indeling gebruiken om te vergelijken) 
Daarom geef ik de student mijn berekeningen mee, om te kunnen vergelijken. (bekijk http://www.freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2010/Nov/18/t1290085715qfmthjak603yiel.htm/ voor A/B/C/D) Hier zien we dat de cell count te laag is (sommige waarden lager dan 5), daarom gebruiken we de “Exact Pearson Chi-squared by simulation”. Als we hier kijken naar de p-waarde (tabel “Statistical Results”) dan zien we dat deze hoger is dan de vooropgestelde type 1 fout (5%), namelijk 19%. Bijgevolg is er hier geen verband tussen de reële en verwachte waarde. Als we vervolgens naar de grafiek kijken, dan valt het wel op dat studenten die zeer connected zijn, ook een hoge score voor happyness hebben. Deze balk is niet gekleurd, dus het kan nog wel altijd toeval zijn. Verder komen hier de extreem lage scores voor connected en Happiness meer voor dan verwacht, maar ook deze balkjes zijn niet gekleurd, dus het kan nog steeds toeval zijn. 
 
Aangezien de cell count (zoals eerder aangehaald) niet OK is, gaan we ook nog even de vergelijking making op basis van de groffe indeling HI/LO. (bekijk http://www.freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2010/Nov/20/t1290247875p54egkxi37wrw4t.htm/ berekening met “Pearson Chi-squared test”) Als we hier kijken naar de p-waarde (tabel “Statiscal Results”) dan zien we dat deze hier veel hoger ligt dan de vooropgestelde type 1 fout (5%), namelijk 78%. Hier is er een tegenovergesteld patroon tegenover de A/B/C/D klasse indeling. Als we kijken naar de hoofddiagonaal (van linksboven naar rechtsonder) zien we duidelijk een positief verband. Aangezien de p-waarde hoog is, is het niet significant. Bijgevolg kunnen we ook hier concluderen dat er geen verband is. 

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

'B'	'HI'
'A'	'HI'
'D'	'LO'
'D'	'LO'
'A'	'HI'
'A'	'HI'
'B'	'HI'
'B'	'HI'
'B'	'HI'
'B'	'HI'
'A'	'HI'
'A'	'HI'
'D'	'HI'
'A'	'HI'
'A'	'LO'
'B'	'LO'
'B'	'HI'
'A'	'HI'
'B'	'HI'
'A'	'LO'
'A'	'LO'
'D'	'LO'
'B'	'HI'
'D'	'HI'
'A'	'HI'
'D'	'HI'
'A'	'HI'
'B'	'LO'
'B'	'LO'
'D'	'HI'
'A'	'LO'
'C'	'LO'
'A'	'HI'
'B'	'HI'
'B'	'HI'
'A'	'LO'
'D'	'LO'
'B'	'HI'
'A'	'LO'
'C'	'HI'
'B'	'HI'
'A'	'HI'
'A'	'HI'
'D'	'HI'
'D'	'HI'
'D'	'HI'
'B'	'HI'
'B'	'LO'
'A'	'HI'
'C'	'HI'
'A'	'LO'
'B'	'LO'
'D'	'LO'
'D'	'HI'
'D'	'LO'
'B'	'HI'
'A'	'HI'
'B'	'LO'
'D'	'HI'
'D'	'HI'
'D'	'LO'
'C'	'HI'
'D'	'HI'
'B'	'LO'
'B'	'HI'
'D'	'HI'
'D'	'HI'
'D'	'LO'
'B'	'HI'
'B'	'HI'
'B'	'HI'
'A'	'LO'
'B'	'HI'
'B'	'HI'
'C'	'HI'
'D'	'HI'
'A'	'HI'
'C'	'HI'
'B'	'LO'
'C'	'HI'
'B'	'LO'
'A'	'HI'
'B'	'HI'
'A'	'HI'
'B'	'LO'
'B'	'LO'
'B'	'HI'
'B'	'LO'
'C'	'LO'
'D'	'LO'
'A'	'LO'
'C'	'HI'
'B'	'HI'
'B'	'LO'
'C'	'LO'
'A'	'HI'
'D'	'HI'
'B'	'HI'
'A'	'HI'
'B'	'LO'
'A'	'HI'
'D'	'HI'
'A'	'HI'
'D'	'LO'
'B'	'LO'
'D'	'HI'
'A'	'HI'
'B'	'HI'
'D'	'HI'
'D'	'HI'
'B'	'LO'
'D'	'LO'
'C'	'LO'
'B'	'LO'
'A'	'HI'
'A'	'HI'
'B'	'LO'
'B'	'HI'
'B'	'LO'
'B'	'HI'
'D'	'LO'
'B'	'LO'
'B'	'HI'
'B'	'HI'
'B'	'LO'
'C'	'LO'
'A'	'HI'
'A'	'HI'
'A'	'LO'
'B'	'HI'
'C'	'LO'
'D'	'LO'
'B'	'HI'
'B'	'LO'
'B'	'HI'
'A'	'LO'
'D'	'LO'
'B'	'HI'
'D'	'LO'
'B'	'HI'
'C'	'LO'
'B'	'LO'
'A'	'LO'
'B'	'LO'
'B'	'LO'
'A'	'HI'
'A'	'LO'
'D'	'HI'
'D'	'LO'
'D'	'HI'
'A'	'HI'
'C'	'HI'
'A'	'HI'
'D'	'HI'
'D'	'HI'
'C'	'LO'
'C'	'HI'
'B'	'LO'
'A'	'LO'
'C'	'HI'
'D'	'LO'
'C'	'HI'

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	3 seconds
R Server	'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=96056&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]3 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=96056&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=96056&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	3 seconds
R Server	'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

Tabulation of Results
Happiness x Connected
	HI	LO
A	29	14
B	34	26
C	11	8
D	23	17

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Tabulation of Results \tabularnewline
Happiness  x  Connected \tabularnewline
  & HI & LO \tabularnewline
A & 29 & 14 \tabularnewline
B & 34 & 26 \tabularnewline
C & 11 & 8 \tabularnewline
D & 23 & 17 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=96056&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Tabulation of Results[/C][/ROW]
[ROW][C]Happiness  x  Connected[/C][/ROW]
[ROW][C] [/C][C]HI[/C][C]LO[/C][/ROW]
[C]A[/C][C]29[/C][C]14[/C][/ROW]
[C]B[/C][C]34[/C][C]26[/C][/ROW]
[C]C[/C][C]11[/C][C]8[/C][/ROW]
[C]D[/C][C]23[/C][C]17[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=96056&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=96056&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Tabulation of Results
Happiness x Connected
	HI	LO
A	29	14
B	34	26
C	11	8
D	23	17

Tabulation of Expected Results
Happiness x Connected
	HI	LO
A	25.75	17.25
B	35.93	24.07
C	11.38	7.62
D	23.95	16.05

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Tabulation of Expected Results \tabularnewline
Happiness  x  Connected \tabularnewline
  & HI & LO \tabularnewline
A & 25.75 & 17.25 \tabularnewline
B & 35.93 & 24.07 \tabularnewline
C & 11.38 & 7.62 \tabularnewline
D & 23.95 & 16.05 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=96056&T=2

[TABLE]
[ROW][C]Tabulation of Expected Results[/C][/ROW]
[ROW][C]Happiness  x  Connected[/C][/ROW]
[ROW][C] [/C][C]HI[/C][C]LO[/C][/ROW]
[C]A[/C][C]25.75[/C][C]17.25[/C][/ROW]
[C]B[/C][C]35.93[/C][C]24.07[/C][/ROW]
[C]C[/C][C]11.38[/C][C]7.62[/C][/ROW]
[C]D[/C][C]23.95[/C][C]16.05[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=96056&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=96056&T=2

As an alternative you can also use a QR Code:

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Tabulation of Expected Results
Happiness x Connected
	HI	LO
A	25.75	17.25
B	35.93	24.07
C	11.38	7.62
D	23.95	16.05

Statistical Results
Pearson's Chi-squared test
Chi Square Statistic	1.41
Degrees of Freedom	3
P value	0.7

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Statistical Results \tabularnewline
Pearson's Chi-squared test \tabularnewline
Chi Square Statistic & 1.41 \tabularnewline
Degrees of Freedom & 3 \tabularnewline
P value & 0.7 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=96056&T=3

[TABLE]
[ROW][C]Statistical Results[/C][/ROW]
[ROW][C]Pearson's Chi-squared test[/C][/ROW]
[ROW][C]Chi Square Statistic[/C][C]1.41[/C][/ROW]
[ROW][C]Degrees of Freedom[/C][C]3[/C][/ROW]
[ROW][C]P value[/C][C]0.7[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=96056&T=3

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=96056&T=3

As an alternative you can also use a QR Code:

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Statistical Results
Pearson's Chi-squared test
Chi Square Statistic	1.41
Degrees of Freedom	3
P value	0.7

Figure 1

PNG link

Postscript link

PDF link

Parameters (Session):

par1 = 1 ; par2 = 2 ; par3 = Pearson Chi-Squared ;

Parameters (R input):

par1 = 1 ; par2 = 2 ; par3 = Pearson Chi-Squared ;

R code (references can be found in the software module):

library(vcd)
cat1 <- as.numeric(par1) #
cat2<- as.numeric(par2) #
simulate.p.value=FALSE
if (par3 == 'Exact Pearson Chi-Squared by Simulation') simulate.p.value=TRUE
x <- t(x)
(z <- array(unlist(x),dim=c(length(x[,1]),length(x[1,]))))
(table1 <- table(z[,cat1],z[,cat2]))
(V1<-dimnames(y)[[1]][cat1])
(V2<-dimnames(y)[[1]][cat2])
bitmap(file='pic1.png')
assoc(ftable(z[,cat1],z[,cat2],row.vars=1,dnn=c(V1,V2)),shade=T)
dev.off()
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Tabulation of Results',ncol(table1)+1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,paste(V1,' x ', V2),ncol(table1)+1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, ' ', 1,TRUE)
for(nc in 1:ncol(table1)){
a<-table.element(a, colnames(table1)[nc], 1, TRUE)
}
a<-table.row.end(a)
for(nr in 1:nrow(table1) ){
a<-table.element(a, rownames(table1)[nr], 1, TRUE)
for(nc in 1:ncol(table1) ){
a<-table.element(a, table1[nr, nc], 1, FALSE)
}
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')
(cst<-chisq.test(table1, simulate.p.value=simulate.p.value) )
if (par3 == 'McNemar Chi-Squared') {
(cst <- mcnemar.test(table1))
}
if (par3 != 'McNemar Chi-Squared') {
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Tabulation of Expected Results',ncol(table1)+1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,paste(V1,' x ', V2),ncol(table1)+1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, ' ', 1,TRUE)
for(nc in 1:ncol(table1)){
a<-table.element(a, colnames(table1)[nc], 1, TRUE)
}
a<-table.row.end(a)
for(nr in 1:nrow(table1) ){
a<-table.element(a, rownames(table1)[nr], 1, TRUE)
for(nc in 1:ncol(table1) ){
a<-table.element(a, round(cst$expected[nr, nc], digits=2), 1, FALSE)
}
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable1.tab')
}
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Statistical Results',2,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, cst$method, 2,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'Chi Square Statistic', 1, TRUE)
a<-table.element(a, round(cst$statistic, digits=2), 1,FALSE)
a<-table.row.end(a)
if(!simulate.p.value){
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'Degrees of Freedom', 1, TRUE)
a<-table.element(a, cst$parameter, 1,FALSE)
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'P value', 1, TRUE)
a<-table.element(a, round(cst$p.value, digits=2), 1,FALSE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable2.tab')

Free Statistics

Description of Statistical Computation

Tree of Dependent Computations

Dataset

Tables (Output of Computation)

Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code