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Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_chi_squared_tests.wasp
Title produced by softwareChi-Squared Test, McNemar Test, and Fisher Exact Test
Date of computationTue, 12 Dec 2017 21:18:24 +0100
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2017/Dec/12/t1513110707c0ebe5mjzipi20l.htm/, Retrieved Wed, 15 May 2024 05:08:03 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=309186, Retrieved Wed, 15 May 2024 05:08:03 +0000
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Type x Train
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E159272493731054
H28213703183383762194
M232591110124315541911
S6004328212000
T4203215189620720168

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Tabulation of Results \tabularnewline
Type  x  Train \tabularnewline
  & A & B & C & D & E & F & G & H & I & J \tabularnewline
E & 159 & 27 & 2 & 49 & 3 & 7 & 31 & 0 & 5 & 4 \tabularnewline
H & 282 & 13 & 70 & 318 & 33 & 83 & 76 & 21 & 9 & 4 \tabularnewline
M & 232 & 59 & 11 & 101 & 24 & 31 & 55 & 4 & 19 & 11 \tabularnewline
S & 6 & 0 & 0 & 43 & 28 & 21 & 2 & 0 & 0 & 0 \tabularnewline
T & 420 & 32 & 15 & 189 & 6 & 20 & 72 & 0 & 16 & 8 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=309186&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Tabulation of Results[/C][/ROW]
[ROW][C]Type  x  Train[/C][/ROW]
[ROW][C] [/C][C]A[/C][C]B[/C][C]C[/C][C]D[/C][C]E[/C][C]F[/C][C]G[/C][C]H[/C][C]I[/C][C]J[/C][/ROW]
[C]E[/C][C]159[/C][C]27[/C][C]2[/C][C]49[/C][C]3[/C][C]7[/C][C]31[/C][C]0[/C][C]5[/C][C]4[/C][/ROW]
[C]H[/C][C]282[/C][C]13[/C][C]70[/C][C]318[/C][C]33[/C][C]83[/C][C]76[/C][C]21[/C][C]9[/C][C]4[/C][/ROW]
[C]M[/C][C]232[/C][C]59[/C][C]11[/C][C]101[/C][C]24[/C][C]31[/C][C]55[/C][C]4[/C][C]19[/C][C]11[/C][/ROW]
[C]S[/C][C]6[/C][C]0[/C][C]0[/C][C]43[/C][C]28[/C][C]21[/C][C]2[/C][C]0[/C][C]0[/C][C]0[/C][/ROW]
[C]T[/C][C]420[/C][C]32[/C][C]15[/C][C]189[/C][C]6[/C][C]20[/C][C]72[/C][C]0[/C][C]16[/C][C]8[/C][/ROW]
[/TABLE]
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The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Tabulation of Results
Type x Train
ABCDEFGHIJ
E159272493731054
H28213703183383762194
M232591110124315541911
S6004328212000
T4203215189620720168






Tabulation of Expected Results
Type x Train
ABCDEFGHIJ
E120.3414.3410.7376.6510.2917.7425.842.745.372.96
H381.1545.4333.99242.7732.656.1881.858.6716.999.36
M229.3627.3420.45146.0919.6233.8149.255.2210.235.63
S41.9353.7426.713.596.1890.951.871.03
T326.2238.8929.09207.7827.948.0970.057.4214.548.01

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Tabulation of Expected Results \tabularnewline
Type  x  Train \tabularnewline
  & A & B & C & D & E & F & G & H & I & J \tabularnewline
E & 120.34 & 14.34 & 10.73 & 76.65 & 10.29 & 17.74 & 25.84 & 2.74 & 5.37 & 2.96 \tabularnewline
H & 381.15 & 45.43 & 33.99 & 242.77 & 32.6 & 56.18 & 81.85 & 8.67 & 16.99 & 9.36 \tabularnewline
M & 229.36 & 27.34 & 20.45 & 146.09 & 19.62 & 33.81 & 49.25 & 5.22 & 10.23 & 5.63 \tabularnewline
S & 41.93 & 5 & 3.74 & 26.71 & 3.59 & 6.18 & 9 & 0.95 & 1.87 & 1.03 \tabularnewline
T & 326.22 & 38.89 & 29.09 & 207.78 & 27.9 & 48.09 & 70.05 & 7.42 & 14.54 & 8.01 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=309186&T=2

[TABLE]
[ROW][C]Tabulation of Expected Results[/C][/ROW]
[ROW][C]Type  x  Train[/C][/ROW]
[ROW][C] [/C][C]A[/C][C]B[/C][C]C[/C][C]D[/C][C]E[/C][C]F[/C][C]G[/C][C]H[/C][C]I[/C][C]J[/C][/ROW]
[C]E[/C][C]120.34[/C][C]14.34[/C][C]10.73[/C][C]76.65[/C][C]10.29[/C][C]17.74[/C][C]25.84[/C][C]2.74[/C][C]5.37[/C][C]2.96[/C][/ROW]
[C]H[/C][C]381.15[/C][C]45.43[/C][C]33.99[/C][C]242.77[/C][C]32.6[/C][C]56.18[/C][C]81.85[/C][C]8.67[/C][C]16.99[/C][C]9.36[/C][/ROW]
[C]M[/C][C]229.36[/C][C]27.34[/C][C]20.45[/C][C]146.09[/C][C]19.62[/C][C]33.81[/C][C]49.25[/C][C]5.22[/C][C]10.23[/C][C]5.63[/C][/ROW]
[C]S[/C][C]41.93[/C][C]5[/C][C]3.74[/C][C]26.71[/C][C]3.59[/C][C]6.18[/C][C]9[/C][C]0.95[/C][C]1.87[/C][C]1.03[/C][/ROW]
[C]T[/C][C]326.22[/C][C]38.89[/C][C]29.09[/C][C]207.78[/C][C]27.9[/C][C]48.09[/C][C]70.05[/C][C]7.42[/C][C]14.54[/C][C]8.01[/C][/ROW]
[/TABLE]
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The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Tabulation of Expected Results
Type x Train
ABCDEFGHIJ
E120.3414.3410.7376.6510.2917.7425.842.745.372.96
H381.1545.4333.99242.7732.656.1881.858.6716.999.36
M229.3627.3420.45146.0919.6233.8149.255.2210.235.63
S41.9353.7426.713.596.1890.951.871.03
T326.2238.8929.09207.7827.948.0970.057.4214.548.01






Statistical Results
Pearson's Chi-squared test
Pearson Chi Square Statistic612.68
Degrees of Freedom36
P value0

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Statistical Results \tabularnewline
Pearson's Chi-squared test \tabularnewline
Pearson Chi Square Statistic & 612.68 \tabularnewline
Degrees of Freedom & 36 \tabularnewline
P value & 0 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=309186&T=3

[TABLE]
[ROW][C]Statistical Results[/C][/ROW]
[ROW][C]Pearson's Chi-squared test[/C][/ROW]
[ROW][C]Pearson Chi Square Statistic[/C][C]612.68[/C][/ROW]
[ROW][C]Degrees of Freedom[/C][C]36[/C][/ROW]
[ROW][C]P value[/C][C]0[/C][/ROW]
[/TABLE]
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The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Statistical Results
Pearson's Chi-squared test
Pearson Chi Square Statistic612.68
Degrees of Freedom36
P value0


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

Parameters (Session):
Parameters (R input):
par1 = 1 ; par2 = 2 ; par3 = Pearson Chi-Squared ;
R code (references can be found in the software module):
par3 <- 'Exact Pearson Chi-Squared by Simulation'
par2 <- '2'
par1 <- '1'
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=='Fisher Exact Test') {
(cst <- fisher.test(table1))
}
if ((par3 != 'McNemar Chi-Squared') & (par3 != 'Fisher Exact Test')) {
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)
if (par3=='Pearson Chi-Squared') a<-table.element(a, 'Pearson Chi Square Statistic', 1, TRUE)
if (par3=='Exact Pearson Chi-Squared by Simulation') a<-table.element(a, 'Exact Pearson Chi Square Statistic', 1, TRUE)
if (par3=='McNemar Chi-Squared') a<-table.element(a, 'McNemar Chi Square Statistic', 1, TRUE)
if (par3=='Fisher Exact Test') a<-table.element(a, 'Odds Ratio', 1, TRUE)
if (par3=='Fisher Exact Test') {
if ((ncol(table1) == 2) & (nrow(table1) == 2)) {
a<-table.element(a, round(cst$estimate, digits=2), 1,FALSE)
} else {
a<-table.element(a, '--', 1,FALSE)
}
} else {
a<-table.element(a, round(cst$statistic, digits=2), 1,FALSE)
}
a<-table.row.end(a)
if(!simulate.p.value){
if(par3!='Fisher Exact Test') {
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')