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Análise Exploratória de Dados R – LIG/10 – 2008. Objetivos obter a tabela de contingência entre duas variáveis qualitativas; calcular tabelas derivadas.

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1 Análise Exploratória de Dados R – LIG/10 – 2008

2 Objetivos obter a tabela de contingência entre duas variáveis qualitativas; calcular tabelas derivadas da tabela de freqüências absolutas (freqüências relativas, perfis-linha e perfis coluna); calcular (definir) medida de associação entre duas variáveis qualitativas. Análise de duas variáveis qualitativas:

3 Exemplo: pesquisa de mercado Dados de telemarketing da AT&T (companhia de telefonia americana) Fonte: James W. Watson (1986) (Splus). Esta base de dados contém informação sobre 1000 domicílios (linhas). As 10 variáveis (colunas) incluem informações demográficas e informação específica sobre os serviços de telefonia no domicílio.

4 Exemplo (continuação) Nome, descrição e código das variáveis: 1) cia – fator indicando se o domicílio usa os serviços de longa distância da companhia AT&T (ATT) ou de outras companhias (OCC). 2) renda – fator ordenado indicando o nível de renda do domicílio. Os níveis são: =75.

5 Nome, descrição e código das variáveis (cont.): 3) mudancas – fator ordenado indicando o número de vezes que o dono do domicílio mudou-se nos 10 anos precedentes. Os níveis são: 0, 1, 2, 3, 4, 5, 7 e 10. 4) idade – fator ordenado indicando a faixa etária do entrevistado. Os níveis são: 18-24, 25-34, 35-44, 45-54, 55-64, 65+.

6 Nome, descrição e código das variáveis (cont.): 5) instrucao – fator ordenado indicando o nível de escolaridade do entrevistado. Os níveis são: BA(Pós-graduação). 6) emprego – fator indicando o tipo de emprego do entrevistado. Os níveis são: F, P, R, S, H, U e D. 7) uso – vetor numérico fornecendo o uso médio mensal de telefone do domicílio.

7 Nome, descrição e código das variáveis (cont.): 8) nonpub – fator indicando se o domicílio possui um número de telefone não listado. 9) plano – fator indicando se o domicílio participou de um plano especial da AT&T, antes da atual política de serviços de telefonia. 10) cartao – fator indicando se o domicílio possuiu um serviço de cartão da AT&T, antes da atual política de serviços de telefonia.

8 Nome, descrição e código das variáveis (cont.): Os níveis das variáveis nonpub, plano e cartao são Y(Sim), N(Não) e NA(Não disponível). Os dados estão disponíveis no arquivo telemark.txt. dados=read.table(http://www.im.ufrj.br/~flavia/ aed06/telemark.txt,header=T)

9 Atividade 1 Obter a tabela de dupla entrada das variáveis cia e plano. Vimos que para obter os totais marginais das respostas por variável, podemos usar o comando table: > table(dados$cia) ATT OCC >table(dados$plano) N Y

10 Tabela de contingência Para obter a tabela de dupla entrada, também usamos o comando table: table(dados$cia,dados$plano) N Y N Y ATT ATT OCC OCC Obs.: Dados não disponíveis não são levados em consideração.

11 Freqüências relativas Para dispor as freqüências relativas em relação ao total, basta pedir round(table(dados$cia,dados$plano)/sum(table(dados$cia, dados$plano)),digits=3) N Y ATT OCC

12 Perfis-linha Para obter a distribuição relativa ao total de cada linha, podemos definir uma matriz x com uma coluna e uma linha a mais que a tabela obtida, para representar a linha e a coluna de totais. Neste exemplo, podemos definir x=matrix(0,3,3) #x recebe uma matriz nula 3 por 3.

13 Perfis-linha (cont.) x[1:2,1:2]=table(dados$cia,dados$plano) for (i in 1:2) {x[i,3]=sum(x[i,])} for (i in 1:2) {x[3,i]=sum(x[,i])} x[3,3]=sum(x[1:2,1:2]) N Y total ATT OCC total

14 Perfis-linha Para obter os perfis-linha, basta pedir pl=x e for (i in 1:3) {for (j in 1:3) { pl[i,j]=pl[i,j]/pl[i,3]}} round(pl,digits=2) N Y total ATT OCC Total

15 Comentário Observe que independentemente da companhia, 94% não tinham o plano especial da AT&T e 6% tinham. Quando olhamos por companhia temos 90% e 10% para a AT&T e 97% e 3% para outras companhias. N Y total ATT OCC Total

16 Atividade 2 Obtenha os perfis-coluna para estas variáveis. pc=x e for (i in 1:3) {for (j in 1:3) { pc[j,i]=pc[j,i]/pc[3,i]}} round(pc,digits=2)

17 Perfis-coluna N Y total ATT OCC total Percebe-se que o perfil-coluna de totais (51%- ATT e 49%-OCC) para as companhias é parecido com o perfil de quem não possuiu o tal plano (49%-ATT e 51%-OCC) Mas o perfil de totais é bem diferente do perfil de quem possuiu o plano (77%-ATT e 23%-OTT). Volta para exercícioVolta para exercício.

18 COMENTÁRIO Desta última observação podemos concluir que há uma associação entre estas variáveis (cia e plano): o fato de ter possuído o plano da AT&T parece favorecer o domicílio a usar o serviço de longa distância da companhia AT&T(77%) e caso contrário, não há prevalência da AT&T(49%).

19 Problema Como quantificar a associação entre duas variáveis qualitativas? Antes de responder essa pergunta, obtenha a tabela de contingência para cia e idade. Depois, obtenha os perfis-linha e coluna da tabela obtida.

20 Companhia versus idade ATT OCC x=matrix(0,3,7) x[1:2,1:6]=table(dados$cia,dados$idade) for (i in 1:2) {x[i,7]=sum(x[i,])} for (i in 1:7) {x[3,i]=sum(x[,i])}

21 Companhia versus idade > x total ATT OCC total

22 Perfis-linha Distribuição das idades por companhia: pl=x for (i in 1:7) {for (j in 1:3) {pl[j,i]=pl[j,i]/pl[j,7]}} total ATT OCC total Obs.: Podemos perceber que entre os clientes da AT&T, 54% estão entre os mais jovens e entre os de outras companhias (OCC), 55% estão entre os mais velhos. Isto indica alguma associação entre estas variáveis.

23 Perfis-coluna Distribuição das companhias (ATT e OCC) por faixa de idade: total ATT OCC total pc=x for (i in 1:3) {for (j in 1:7) {pc[i,j]=pc[i,j]/pc[3,j]}}

24 Medida de associação Se as duas variáveis em estudo são independentes, espera-se que a distribuição marginal de uma delas (sem discriminar por valores da outra) seja igual às distribuições condicionadas por valores da outra. A partir dessa idéia, podemos construir uma medida de associação entre duas variáveis qualitativas, conhecida como Qui-quadrado.

25 Exemplo: Suponha a seguinte tabela de contingência sexo Curso 1 Estatística Curso 2 Engenharia total Homens Mulheres total Ao examinar 400 estudantes de certa Instituição distribuídos pelos cursos de Estatística e Engenharia, obteve-se:

26 Curso versus sexo Se sexo e matrículas nos cursos de Engenharia e Estatística fossem independentes, esperaria-se ter os seguintes perfis-coluna: sexoCurso 1 Estatística Curso 2 Engenharia total Homens60% Mulheres40% total100%

27 Valores esperados sob independência Como são 100 alunos em Estatística e 300 alunos em Engenharia, (240 do sexo masculino e 160 do sexo feminino) esperaria-se, em caso de independência, ter a seguinte tabela de contingência: sexoCurso 1 Estatística Curso 2 Engenharia total Homens Mulheres total

28 sexoCurso 1 Estatística Curso 2 Engenharia total Homens Mulheres total Tabela com as freqüências observadas: sexoCurso 1 Estatística Curso 2 Engenharia total Homens Mulheres total Tabela com as freqüências esperadas no caso de não associação:

29 Qui-quadrado O qui-quadrado é uma medida que baseia-se na comparação entre os valores observados, que aqui denotaremos por n ij e os valores esperados que denotaremos por e ij. Para cada cela da tabela de contingência calculamos

30 Mulheres Homens totalCurso 2 Engenharia Curso 1 Estatística sexo total Tabela com as freqüências observadas: Mulheres Homens totalCurso 2 Engenharia Curso 1 Estatística sexo total Tabela com as freqüências esperadas no caso de não associação:

31 Qui-quadrado O qui-quadrado é, então, onde l representa o número de categorias de resposta da primeira variável e c, representa o número de categorias de resposta da segunda variável.

32 Cálculo do qui-quadrado do exemplo dos estudantes de Estatística e Engenharia

33 Cálculo do Qui-quadrado usando o R Há no R, uma função específica que calcula o qui-quadrado de uma tabela de contingência. Interpretação: se a hipótese de não- associação entre as variáveis for verdadeira, o valor do qui-quadrado deve estar próximo de zero. Quanto maior for o valor do qui- quadrado, mais forte é a associação entre as variáveis.

34 Cálculo do qui-quadrado usando o R Suponha que x seja a matriz contendo os dados da tabela dos estudantes: x=matrix(0,2,2) x[1,1]=40 x[1,2]=200 x[2,1]=60 x[2,2]=100

35 Cálculo do Qui-quadrado usando o R Qui=chisq.test(x,correct=F) Pearson's Chi-squared test data: x X-squared = (qui-quadrado), df = 1, (graus de liberdade) p-value = 2.428e-06 (P-valor) Pode ser usado como uma medida de avaliação da magnitude do qui-quadrado: - p-value<=0,05, indica que o qui-quadrado é grande, ou seja, indica uma possível associação entre as variáveis. Notação científica para 0,

36 Comentários do exemplo De acordo com o slide anterior, verifica-se que o Qui-quadrado obtido é alto, o que indica a presença de associação entre curso e sexo. Mais ainda, pela análise das tabelas verificamos que essa associação ocorre de tal modo que no curso de Estatística a maioria (60%) dos estudantes tende a ser do sexo feminino e na Engenharia, a maioria (67%) tende a ser do sexo masculino.

37 Medidas derivadas do qui-quadrado Pearson definiu uma medida de associação, baseada no qui- quadrado, chamada coeficiente de contingência, dado por onde n é o tamanho da amostra.

38 Medidas derivadas do qui-quadrado Interpreta-se o coeficiente de contingência de maneira análoga ao coeficiente de correlação. Porém, o coeficiente de contingência, apesar de estar entre 0 e 1 nunca atinge o valor 1. O valor máximo de C depende de l (número de categorias de resposta da primeira variável), de c (número de categorias de resposta da segunda variável) e de n, o tamanho da amostra.

39 Medidas derivadas do qui-quadrado Outro coeficiente é dado por que pode atingir o máximo igual a 1, quando l=c.

40 Coeficientes para os dados do exemplo curso versus sexo qui= CP=sqrt(qui/(qui+sum(x))) CP [1] TC=sqrt((qui/sum(x))/(1*1)) TC [1]

41 Atividade 3: Calcule o qui-quadrado, e os coeficientes C e T, das seguintes tabelas de contingência: 1) cia e plano; 2) cia e idade; 3) cia e cartao; 4) cia e nonpub; 5) cia e renda; 6) cia e instrucao; 7) cia e emprego.

42 3.1) cia versus plano x=table(dados$cia,dados$plano) N Y ATT OCC chisq.test(table(dados$cia,dados$plano),correct=F) Pearson's Chi-squared test data: table(dados$cia, dados$plano) X-squared = , df = 1, p-value = 1.940e-05 qui= CP=sqrt(qui/(qui+sum(x))) TC=sqrt((qui/sum(x))/(1*1)) CP [1] TC [1]

43 Companhia versus plano Como o valor de Qui-quadrado foi 18,2476, com um P-valor de 0, (bem menor do que 0,05), isso indica presença de associação entre as variáveis Companhia e Plano Vimos que entre os que participaram do plano, a maioria (77%) já usou os serviços de longa distância da AT&T. Entre os que não participaram do plano a distribuição fica mais equilibrada com 49% para AT&T e 51% para outras companhias. Ver tabelaVer tabela.

44 3.2) cia versus idade x=table(dados$cia,dados$idade) ATT OCC chisq.test(table(dados$cia,dados$idade),correct=F) Pearson's Chi-squared test data: table(dados$cia, dados$idade) X-squared = , df = 5, p-value = > qui= > CP=sqrt(qui/(qui+sum(x))) > TC=sqrt((qui/sum(x))/(1*5)) > CP [1] > TC [1]

45 3.2) cia versus idade Como o valor de Qui-quadrado foi 17,4135, com um P-valor de 0, (bem menor do que 0,05), isso indica presença de associação entre as variáveis Companhia e Idade Vimos que entre os clientes da AT&T, 54% estão nas faixas mais jovens. Entre os clientes de OCC, 55% estão nas faixas mais velhas.

46 3.3) cia versus cartao x=table(dados$cia,dados$cartao) N Y ATT OCC chisq.test(table(dados$cia,dados$cartao),correct=F) Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction data: table(dados$cia, dados$cartao) X-squared = , df = 1, p-value = 1.255e-05 > qui= > CP=sqrt(qui/(qui+sum(x))) > TC=sqrt((qui/sum(x))/(1*1)) > CP [1] > TC [1]

47 3.4) cia versus nonpub x=table(dados$cia,dados$nonpub) chisq.test(table(dados$cia,dados$nonpub),correct=F) Pearson's Chi-squared test data: table(dados$cia, dados$nonpub) X-squared = , df = 1, p-value = 9.777e-05 > qui= > x N Y ATT OCC > CP=sqrt(qui/(qui+sum(x))) > TC=sqrt((qui/sum(x))/(1*1)) > CP [1] > TC [1]

48 3.5 Companhia versus renda chisq.test(table(dados$cia,dados$renda),correct=F ) Pearson's Chi-squared test data: table(dados$cia, dados$renda) Qui-quadrado = 11,1541, df = 6, P-valor = 0,08373 > 0,05 Logo, não parece haver associação entre companhia e renda.

49 3.6 Companhia e Instrução chisq.test(table(dados$cia,dados$in strucao),correct=F) Pearson's Chi-squared test data: table(dados$cia, dados$instrucao) Qui-quadrado = 28,623, df = 5, p-valor = 0,

50 3.7 Companhia e emprego chisq.test(table(dados$cia,dados$e mprego),correct=F) Pearson's Chi-squared test data: table(dados$cia, dados$emprego) Qui-quadrado = 13,4602, df = 6, p-valor = 0,03628


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