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W3_Workshop_1.3.1

*The author of this computation has been verified*

R Software Module: /rwasp_chi_squared_tests.wasp (opens new window with default values)

Title produced by software: Chi-Squared and McNemar Tests

Date of computation: Wed, 24 Nov 2010 14:49:48 +0000

Cite this page as follows:

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL http://www.freestatistics.org/blog/date/2010/Nov/24/t1290610196gtdt0naae9zkgmx.htm/, Retrieved Tue, 21 May 2013 18:19:24 +0000

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t12906097047jte10h70zigkoh (pk = 100293)

Estimated Impact

Dataseries X:

» Textfile « » CSV « » Correlation Matrix « » Notched Boxplots «

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'C'	'B'	'D'	'D'	'D'	'A'	'A'	'A'
'B'	'B'	'D'	'D'	'C'	'A'	'C'	'B'

Output produced by software:

Enter (or paste) a matrix (table) containing all data (time) series. Every column represents a different variable and must be delimited by a space or Tab. Every row represents a period in time (or category) and must be delimited by hard returns. The easiest way to enter data is to copy and paste a block of spreadsheet cells. Please, do not use commas or spaces to seperate groups of digits!

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	'George Udny Yule' @ 72.249.76.132
R Framework error message	The field 'Names of X columns' contains a hard return which cannot be interpreted. Please, resubmit your request without hard returns in the 'Names of X columns'.

Tabulation of Results
Happiness x Separate
	A	B	C	D
A	13	12	10	8
B	23	17	8	12
C	2	3	9	5
D	6	14	11	9

Tabulation of Expected Results
Happiness x Separate
	A	B	C	D
A	11.68	12.21	10.09	9.02
B	16.3	17.04	14.07	12.59
C	5.16	5.4	4.46	3.99
D	10.86	11.36	9.38	8.4

Statistical Results
Pearson's Chi-squared test with simulated p-value (based on 2000 replicates)
Chi Square Statistic	16.68
P value	0.07

Charts produced by software:

http://www.freestatistics.org/blog/date/2010/Nov/24/t1290610196gtdt0naae9zkgmx/187901290610184.png (opens in new window)

http://www.freestatistics.org/blog/date/2010/Nov/24/t1290610196gtdt0naae9zkgmx/187901290610184.ps (opens in new window)

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Parameters (Session):

Parameters (R input):

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')