Cómo calcular un coeficiente Phi en R

Un coeficiente Phi (a veces llamado coeficiente de contingencia cuadrático medio ) es una medida de la asociación entre dos variables binarias.

Para un determinado tabla 2 × 2 para dos variables aleatorias x y y :

El coeficiente Phi se puede calcular como:

Φ = (AD-BC) / √ (A + B) (C + D) (A + C) (B + D)

Ejemplo: calcular un coeficiente Phi en R

Supongamos que queremos saber si el género está asociado o no con la preferencia de un partido político, de modo que tomamos una muestra aleatoria simple de 25 votantes y los encuestamos sobre su preferencia de partido político.

La siguiente tabla muestra los resultados de la encuesta:

Ejemplo de cálculo del coeficiente Phi

Podemos usar el siguiente código para ingresar estos datos en una matriz de 2 × 2 en R:

#crear datos de tabla 2x2
 = matriz (c (4, 8, 9, 4), nrow = 2 )

#ver datos del conjunto de
 datos

     [, 1] [, 2]
[1,] 4 9
[2,] 8 4

Luego podemos usar la función phi () del paquete psych para calcular el coeficiente Phi entre las dos variables:

#cargar biblioteca de paquetes
 psicológicos (psych)

#calcular el coeficiente Phi
phi (datos)

[1] -0,36

El coeficiente Phi resulta ser -0,36 .

Tenga en cuenta que la función phi se redondea a 2 dígitos de forma predeterminada, pero puede especificar la función para redondear a tantos dígitos como desee:

#calcular el coeficiente Phi y redondear a 6 dígitos
 phi (datos, dígitos = 6 )

[1] -0,358974

Cómo interpretar un coeficiente Phi

Similar a un coeficiente de correlación de Pearson, un coeficiente Phi toma valores entre -1 y 1 donde:

  • -1 indica una relación perfectamente negativa entre las dos variables.
  • 0 indica que no hay asociación entre las dos variables.
  • 1 indica una relación perfectamente positiva entre las dos variables.

En general, cuanto más lejos esté un coeficiente Phi de cero, más fuerte será la relación entre las dos variables.

En otras palabras, cuanto más lejos esté un coeficiente Phi de cero, más evidencia habrá de algún tipo de patrón sistemático entre las dos variables.

Recursos adicionales

Una introducción a la calculadora del coeficiente
Phi Coeficiente Phi

  • https://r-project.org
  • https://www.python.org/
  • https://www.stata.com/

Redactor del artículo

  • Luis Benites
    Director de Statologos.com

    Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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