Discussion :

[user_azerty]

Bonjour,

Voilà un extrait de mon output:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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hoog laag midden Sum
achteraan 4 0 0 4
achteraf 30 1 9 40
achtereen 0 0 2 2
achterin 0 0 1 1
achterna 0 0 1 1
achterover 4 0 1 5
achterstevoren 1 0 0 1
achteruit 2 0 1 3
al 1427 23 615 2065
aldaar 0 0 1 1

C'est un tableau sur l'utilisation de certains adverbes en néerlandais en fonction du niveau d'éducation.

J'ai fait un X2-squared test mais ça me donne:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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        Pearson's Chi-squared test
 
data:  Lemma_Opleiding2 
X-squared = NaN, df = 1380, p-value = NA

Comment est-ce possible que le X-squared soit Not a Number?!

[lilly74]

Bonsoir,

sans avoir votre code, il est difficile de répondre.

Je vous conseille

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

?chisq.test

et/ou cette page http://statland.org/R/Rchisq.htm afin d'avoir des exemples (reproductibles).

Bonne continuation

[user_azerty]

Voilà le code:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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results <- read.table('c:/Python27/Examen_output.txt', sep="\t", quote = "")
meta <- read.table('c:/R/R-2.13.1/metadata.txt', sep="\t",header=TRUE, quote = "")
names(results) <- c("ID", "Lemma")
merged_tables <- merge(results,meta,by="ID")
Lemma_Opleiding = xtabs(~Lemma+Opleiding,data=merged_tables)
Lemma_Opleiding2 = addmargins(Lemma_Opleiding)
Lemma_Opleiding2.chi = chisq.test(Lemma_Opleiding2)
Lemma_Opleiding2.chi

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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        Pearson's Chi-squared test
 
data:  Lemma_Opleiding 
X-squared = NaN, df = 4278, p-value = NA

Lemma_Opleiding2 ressemble à ceci:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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hoog laag midden Sum
achteraan 4 0 0 4
achteraf 30 1 9 40
achtereen 0 0 2 2
achterin 0 0 1 1
achterna 0 0 1 1
achterover 4 0 1 5
achterstevoren 1 0 0 1
achteruit 2 0 1 3
al 1427 23 615 2065

etc.

J'ai fait exactement la même chose avec d'autres tableaux, construits de la même manière et le test khi-carré marche correctement. Peut-être que c'est normal que ça donne NaN et que ça veut dire quelque chose statistiquement parlant, je sais pas (je suis nul en statistiques lol).

[lilly74]

Bonjour,

j'espère que vous avez trouvé la réponse que vous cherchiez.

Si tel n'est pas le cas, voici un test -inspiré de l'aide obtenue par ?chisq.test- qui peut vous aider à comprendre:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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> M <- as.table(rbind(c(762, 327, 468), c(484,239,477)))
> dimnames(M) <- list(gender=c("M","F"),
+                     party=c("Democrat","Independent", "Republican"))
> (Xsq <- chisq.test(M))
 
        Pearson's Chi-squared test
 
data:  M 
X-squared = 30.0701, df = 2, p-value = 2.954e-07

Là, tout est ok...mais avec des zéros:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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> M <- as.table(rbind(c(762, 0, 468), c(484,0,477)))
> dimnames(M) <- list(gender=c("M","F"),
+                     party=c("Democrat","Independent", "Republican"))
> M
      party
gender Democrat Independent Republican
     M      762           0        468
     F      484           0        477
> (Xsq <- chisq.test(M))

        Pearson's Chi-squared test

data:  M 
X-squared = NaN, df = 2, p-value = NA

Message d'avis :
In chisq.test(M) : l'approximation du Chi-2 est peut-être incorrecte

Désolée, je n'ai pas vraiment le temps de chercher plus. J'espère que cela pourra vous mettre sur une piste

Bonne soirée