1. Уважаемые посетители форума ЭСПП!

    Для просмотра сообщений достаточно прокрутить данное сообщение, а для просмотра списка разделов - вызвать "Каталог".

    Для комментариев необходимо предварительно ознакомиться c Правилами Форума и пройти регистрацию!



    Для того, чтобы быстро ознакомится с возможностями форума, загляните в подраздел Для новичков.

    Если при входе на форум появляется сообщение об ошибке, попробуйте восстановить или сменить пароль, нажав здесь.

Из моего опыта применения опросника "Вещий Олег" на занятиях по диагностике

Тема в разделе 'Общие вопросы', создана пользователем Тукачев Ю.А., 24 апр 2014.

  1. Тукачев Ю.А.

    Тукачев Ю.А. Администратор Команда форума

  2. Тукачев Ю.А.

    Тукачев Ю.А. Администратор Команда форума

    Функция для вычисления фи-коэффициента Гилфорда в R

    #Функция для вычисления Фи-коэффициента Гилфорда для четырехклеточных таблиц
    #Guilford J. P. The phi-coefficient and chi-square as indices of item validity. — Psychometrika. 1941. VI. P. 11—19.

    phi.coeff <- function(x){
    #Проверка
    if (!is.matrix(x))
    stop("Function only defined for 2-way tables.")
    a <- x[1,1]
    b <- x[1,2]
    c <- x[2,1]
    d <- x[2,2]
    n <- sum(x)
    #Вводим поправку для числителя в виде половинной численности элементов таблицы
    #как это сделал сам Guilford (1941)
    phi.coeff <- ((a*d - b*c) - 0.5*n) / sqrt(((a + b)*(c + d)*(a + c)*(b + d)))
    chi.sq <- phi.coeff^2*n
    phi.coeff <- round(phi.coeff, 4)
    pval <- round(1 - pchisq(chi.sq, df = 1), 4) #Р-уровень
    structure(list(table = x, chisq_statistic = chi.sq, phi = phi.coeff, p = pval))
    }

    #Данные четырехклеточной таблицы
    x <- matrix(c(15, 6, 8, 13),ncol=2)

    #Пробуем нашу функцию
    phi.coeff(x)

    #Karl Pearson’s smallpox recovery data
    #Source: Metropolitan Asylums Board: Small-pox epidemic 1893. (Pearson, 1900)
    x <- matrix(c(1562, 383, 42, 94),ncol=2,
    dimnames = list(c("Vaccinated", "Unvaccinated"),
    c("Recovery", "Death")))

    #Дополнение в функцию (?)

    #Pearson’s contingency coefficient (C)
    C <- sqrt(chi.sq / (chi.sq + n))
    Cadj <- C / 0.71
    w <- sqrt(C^2 / (1 - C^2))
    #The Odds-Ratio (OR)
    ln <- function(x) { log(x, 2.718281828)}
    OR <- (a*d) / (b*c)
    #Test of significance for an odds ratio
    SE <- sqrt(1/a + 1/b + 1/c + 1/d)
    Z <- ln(OR) / SE
    Zpval <- round(1 - pnorm(Z), 4)
    #d Cox effect size
    d.Cox <- ln(OR) / 1.65
    Низовских Н.А. нравится это.