Hola Jordi,
Lo primero, feliz año! espero que lo hayas empezando disfrutando.
He hecho lo que me sugieres de la tecnica de simulación de Montecarlo pero me salen también algo que no se si me hace mucho sentido (me vuelve a salir un p-value = 1 (Segun este P value, no hay diferencias entre el grupo tratamiento convencional y avanzada en cuanto a los distintos grupos de LF_mes1, cuando en realidad vemos en los graficos que si hay diferencias..
Te pego aqui las salidad de R, de chi cuadrado de Pearson normal, y debajo con la simulación de montecarlo…
# Test de chi cuadrado de Pearson para ver si tenemos diferencias o no
> chisq <- chisq.test(x= as.vector(df[,1]),y= as.vector(df[,2]),correct= TRUE) # Se pone correct con el valor TRUE porque hay celdillas con valores esperados menores de 5 (si no, es false)
Warning message:
In stats::chisq.test(x, y, …) :
Chi-squared approximation may be incorrect
> chisq
Pearson’s Chi-squared test
data: as.vector(df[, 1]) and as.vector(df[, 2])
X-squared = 0, df = 4, p-value = 1
> chisqmont <- chisq.test(x= as.vector(df[,1]),y= as.vector(df[,2]),simulate.p.value=TRUE,B=2000)# Test de chi cuadrado de Pearson con simulacion de Montecarlo, porque no se cumple el minimo numero de eventos por nivel)
> chisqmont
Pearson’s Chi-squared test with simulated p-value (based on 2000
replicates)
data: as.vector(df[, 1]) and as.vector(df[, 2])
X-squared = 0, df = NA, p-value = 1
