Ejemplo chi-square test

Creo una tabla

tabla1 <- matrix(c(20, 12, 2, 3), ncol = 2)

Le agrego los nombres

colnames(tabla1) <- c("Sano", "Enfermo")
rownames(tabla1) <- c("Tto", "Placebo")

Veo la tabla

tabla1

        Sano Enfermo
Tto       20       2
Placebo   12       3

la grafico

Ahora con colores

Veo las proporciones

prop.table(tabla1)*100

            Sano  Enfermo
Tto     54.05405 5.405405
Placebo 32.43243 8.108108

Hago el test

chisq.test(tabla1)

Chi-squared approximation may be incorrect

    Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction

data:  tabla1
X-squared = 0.21461, df = 1, p-value = 0.6432

No hay diferencia Ahora vamos a aumentar el tamaño muestral

tabla2 <- matrix(c(200, 120, 20, 30), ncol = 2)
colnames(tabla2) <- c("Sano", "Enfermo")
rownames(tabla2) <- c("Tto", "Placebo")

Es igual, solo que tiene más n

tabla2

        Sano Enfermo
Tto      200      20
Placebo  120      30

Pero las proporciones son las mismas prop.table(tabla1)*100

prop.table(tabla1)*100

            Sano  Enfermo
Tto     54.05405 5.405405
Placebo 32.43243 8.108108

prop.table(tabla2)*100

            Sano  Enfermo
Tto     54.05405 5.405405
Placebo 32.43243 8.108108

La grafico

Hago el test para la nueva tabla

chisq.test(tabla2)

    Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction

data:  tabla2
X-squared = 8.1724, df = 1, p-value = 0.004253

Ahora es significativo