Fisher's exact test
Verfasst: Mi Jul 04, 2018 7:54 pm
Guten Abend,
ich habe verschiedene Rasterdaten (Ausgangsgestein, Kationenaustauschkapazität, Bodentyp etc.) und ich muss durch einen Test beweisen, dass diese abhängig/unabhängig voneinander sind.
In meiner dafür erstellen Kreuztabelle sind auch einige Zellen mit dem Wert 0, deswegen habe ich mich gegen den Chi Square Test und für den Fisher's Exact Test entschieden.
Wenn ich diese Befehle benutze, bekomme ich egal mit welcher Datenkombination (ob Ausgangsgestein und Bodentyp oder Ausgangsgestein und Kationenaustauschkapazität) diesen exakt gleichen Output:
p-value = 0.0004998
alternative hypothesis: two.sided
Ich habe noch folgendes probiert, aber dann bekomme ich nur Fehlermeldungen....
Wäre toll, wenn jemand von euch eine Idee hat. Gerne auch einen Vorschlag für einen anderen Unabhängigkeitstest, falls ihr denkt, dass dieser keinen Sinn macht.
Vielen Dank
ich habe verschiedene Rasterdaten (Ausgangsgestein, Kationenaustauschkapazität, Bodentyp etc.) und ich muss durch einen Test beweisen, dass diese abhängig/unabhängig voneinander sind.
In meiner dafür erstellen Kreuztabelle sind auch einige Zellen mit dem Wert 0, deswegen habe ich mich gegen den Chi Square Test und für den Fisher's Exact Test entschieden.
Code: Alles auswählen
library(stats)
#set memory limit
memory.limit()
## To increase the storage capacity
memory.limit(size=56000)
tab2<- read.csv("Ausgangsgestein_KAK.csv", header = T, dec = ".", sep = ";")
fisher.test(tab2, workspace = 200000, simulate.p.value=T)p-value = 0.0004998
alternative hypothesis: two.sided
Ich habe noch folgendes probiert, aber dann bekomme ich nur Fehlermeldungen....
Code: Alles auswählen
fisher.test(tab2)Vielen Dank