[R-es] Crear funcion para identificar residuales en tabla de contingencia

[MANUEL MORALES ORTIZ]

Gracias Jorge por las sugerencias. La idea es sustituir el mayor residual significativo por un cero estructural en la tabla de frecuencias y volver a realizar el análisis hasta conseguir que se acepte el modelo nulo.
Saludos


Sobre 13 abr 2026 en 15:54, Jorge I Velez <jorgeivanvelez using gmail.com<mailto:jorgeivanvelez using gmail.com>> escribió:

Hola Manuel,
Interesante.
El inconveniente es qué haces con la celda que tiene residuales significativos. La remueves?  La haces cero?  Igualas su frecuencia al valor esperado?
Adjunto un ejemplo donde se utiliza la prueba de independencia chi^2 en lugar del modelo loglineal y la celda "problema" se reemplaza por su valor esperado bajo independencia. La función la construí con ayuda de Gemini.
Espero sea de ayuda.
Saludos,
Jorge Vélez.-


On Sun, Apr 12, 2026 at 2:17 PM MANUEL MORALES ORTIZ <morales using us.es<mailto:morales using us.es>> wrote:
Hola, quiero construir una función en la que me identifique los residuales significativos de una tabla de contingencia y me vaya analizando la tabla  hasta que se acepte el modelo de independencia y no queden residuales significativos. Un ejemplo tentativo de lo que se pretende sería el siguiente:

library(MASS)
x<- c(13,6,7,9,9,25,5,6,6,7,6,14,7,8,14,46)
datos<- matrix(x,4,4,byrow=T)
inicio<- matrix(rep(1,16),4,4)
res<- loglm(~1+2,data= datos,fitted=T,start = inicio)
resid<- residuals(res)
resid<-abs(as.vector(resid))
max<- which.max(resid)

# Asigno el valor 0 a la caslla de la tabla que tiene el mayor residual
datos<- as.vector(datos)
datos[6]<- 0
datos<- matrix(datos,4,4)

# Vuelvo a analizar la tabla
inicio[2,2] <- 0
res<- loglm(~1+2,data= datos,fitted=T,start = inicio)
chi2<-res$pearson
aux<- chi2 > qchisq(.95,9)

# A continuación, se calculan los residuales,

resid<- residuals(res)

# Repetir el procedimiento hasta que no queden residuales significativos.

¿Alguna sugerencia?

Saludos







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