Actualizado por ultima vez el 7 de mayo de 2021, por .
El V de Cramer es una medida de la fuerza de asociación entre dos variables nominales .
Va de 0 a 1 donde:
- 0 indica que no hay asociación entre las dos variables.
- 1 indica una fuerte asociación entre las dos variables.
Se calcula como:
V de Cramer = √ (X 2 / n) / min (c-1, r-1)
dónde:
- X 2 : el estadístico Chi-cuadrado
- n: tamaño total de la muestra
- r: número de filas
- c: número de columnas
Este tutorial proporciona dos ejemplos de cómo calcular el V de Cramer para una tabla de contingencia en Excel.
Ejemplo 1: V de Cramer para una tabla de 2 × 2
Supongamos que nos gustaría entender si existe una asociación entre dos métodos de preparación de exámenes y la tasa de aprobación de los estudiantes.
La siguiente tabla muestra la cantidad de estudiantes que aprobaron y reprobaron el examen, según el método de preparación del examen que utilizaron:
La siguiente captura de pantalla muestra las fórmulas exactas que podemos usar para calcular la V de Cramer para una tabla de 2 × 2 que contiene datos para 36 estudiantes:
La V de Cramer resulta ser 0,1617 .
Podemos usar la siguiente tabla para determinar si una V de Cramer debe considerarse un tamaño de efecto pequeño, mediano o grande en función de los grados de libertad utilizados:
En este ejemplo, los grados de libertad son iguales a 1. Por lo tanto, un V de Cramer de 0,1617 se consideraría un tamaño de efecto pequeño.
En otras palabras, existe una asociación bastante débil entre el método de preparación del examen utilizado y la tasa de aprobación de los estudiantes.
Recursos adicionales
Cómo calcular el V de Cramer en R
Cómo calcular el V de Cramer en Python
- https://r-project.org
- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
Great article. I am going through a few of these issues as well..