X2-squared test = NaN ?

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Bonjour,

Voilà un extrait de mon output:
Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 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:

1 2 3 4 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?!

23/12/2011, 18h00
lilly74

Bonsoir,

sans avoir votre code, il est difficile de répondre.

Je vous conseille

Code:

?chisq.test

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

Bonne continuation :)

Voilà le code:
Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 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:

1 2 3 4 Pearson's Chi-squared test data: Lemma_Opleiding X-squared = NaN, df = 4278, p-value = NA
Lemma_Opleiding2 ressemble à ceci:
Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 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).

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:

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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:

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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 :)