Tengo que realizar una prueba de chi-cuadrado en este conjunto de datos dado:
Al hacerlo con el siguiente código:
Obtengo el siguiente resultado:
Prueba de chi-cuadrado de Pearson
data: data.table
X-cuadrado = NaN, df = 44, valor p = NA
Mensaje de advertencia:
En chisq.test(data.table) : La aproximación de chi-cuadrado puede ser incorrecta¿Por qué el valor de X-cuadrado es "NaN" y el valor p es "N/A"? ¿Qué estoy haciendo mal aquí?
Como señaló Glen_B, tu problema es que no puedes tener frecuencias esperadas que sean cero, porque eso desequilibraría el cálculo de la estadística chi-cuadrado (tendrías ceros en el denominador). Por ejemplo, observa que
x1 <- matrix(c(0, 1, 0, 1), 2, 2)
x1
[,1] [,2]
[1,] 0 0
[2,] 1 1y
x2 <- matrix(c(0, 0, 1, 1), 2, 2)
x2
[,1] [,2]
[1,] 0 1
[2,] 0 1ambos fracasarán en producir pruebas chi-cuadrado (como deberían), mientras que
x3 <- matrix(c(0, 1, 0, 1), 2, 2)
x3
[,1] [,2]
[1,] 0 1
[2,] 1 0no te dará problemas.
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¿Podrías decirnos en qué unidades de medida están tus números?
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¿Son siquiera relevantes las unidades de medida? Los datos sobre los que estoy realizando la prueba de Chi-Cuadrado están compuestos por el promedio mensual de lluvia (en cm) de una ubicación particular, durante 5 años: 2008, 2009, 2010, 2011, 2012.
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Son tan relevantes como cualquier otra cosa, porque - entre otras cosas - la prueba de chi-cuadrado se aplica a conteos. Así que volvamos al principio, ya que evidentemente la prueba de chi-cuadrado es incorrecta aquí: ¿qué estás tratando de aprender sobre estos datos?
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Los números son promedios mensuales de lluvia recopilados durante un período de 5 años en una ubicación específica. Se miden en centímetros. Esto es parte de una tarea escolar en la que debo realizar una prueba de chi-cuadrado con los datos proporcionados.
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Entonces, ¿me puedes decir por qué mi X^2 es NaN y el valor p es N/A?
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Si escribes ?chisq.test, verás que, si (como en tu caso) x es un vector, entonces los valores en él deben ser enteros no negativos.
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Simplemente no tiene sentido aplicar una prueba de chi-cuadrado a estas medidas. La razón técnica de obtener NA es porque para los meses de marzo, julio y diciembre los valores esperados que estás generando son todos cero. Su contribución al chi-cuadrado es una suma de términos como $(0 - 0)^2/0$... pero son de todas maneras sin sentido, así que en realidad es bueno que el análisis no funcione; es mejor no tener una respuesta que una sin sentido que parece tener sentido - eso es peligroso. Quienquiera que te haya pedido hacer algo así aparentemente no tiene idea de lo que están haciendo.
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@Glen_b: Gracias por tu aporte. Le he enviado un correo electrónico a mi compañero, quien está realizando esta tarea conmigo, sobre el defecto en los datos. ¿Podrías recomendar alguna otra distribución que produzca un resultado significativo? Hablaré con mi profesor al respecto.
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Lo que necesitas es algún tipo de modelo. Unos pocos números no son suficientes para llegar a uno. ¿Qué está pasando? ¿Cuál es la pregunta subyacente de interés?
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