21 · Auswahl der passenden statistischen Methode
dist_chi2_vs_fisher.png
Abbildung · Quellcode
Erzeugt im Abschnitt „dist_chi2_vs_fisher" in data/figures.py, Zeile 855–871.
Dieses Skript läuft von oben nach unten. Der gemeinsame Vorspann — Bibliotheken, Kohorte laden, Plot-Stil — steht am Anfang der vollständigen Datei und gilt für alle Abbildungen darin.
Python
Python-Code: in eine Datei mit Endung
.py schreiben und mit dem ▶-Knopf in VS Code ausführen – oder Zeile für Zeile in die Python-Konsole. Setzt die in Modul 02 eingerichtete Umgebung voraus.# --- 4) Chi-Square vs. Fisher's Exact --- fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(9.5, 4)) fig.subplots_adjust(wspace=0.35, bottom=0.18) # Chi-Square: Heatmap or bar chart representing large cell counts large_data = [[140, 110], [90, 160]] sns.heatmap(large_data, annot=True, fmt="d", cmap="Blues", cbar=False, ax=ax1, xticklabels=["COPD Nein", "COPD Ja"], yticklabels=["Raucher Nein", "Raucher Ja"]) ax1.set_title("Chi-Quadrat-Test\n(Häufigkeiten mit großen Zellzahlen: alle ≥ 5)") # Fisher's Exact: Heatmap with very small counts small_data = [[15, 1], [18, 0]] sns.heatmap(small_data, annot=True, fmt="d", cmap="Oranges", cbar=False, ax=ax2, xticklabels=["Anaphylaxie Nein", "Anaphylaxie Ja"], yticklabels=["Placebo", "Verum"]) ax2.set_title("Fisher exakter Test\n(Häufigkeiten mit kleinen Zellzahlen: < 5)") save(fig, M21_DIR / "dist_chi2_vs_fisher.png")