"kontingenz" <- function(x,
					P = 0.95,
					info = TRUE) {
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# Kontingenzanalyse, Auswertung auf Basis des Chi-Quadrat-Tests
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# Grundlage: http://www.faes.de/Basis/Basis-Lexikon/Basis-Lexikon-Kontingenztabell/basis-lexikon-kontingenztabell.html
#
# Entwickelt durch: G. Faes
# E-Mail: guenter@faes.de
# Datum: 21.03.2008 15:45:10	Version: 1.0
# R-Version: 2.6.2
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# In der übergebenen Datenmatrix muss die 1. Spalte die Merkmalbeschreibung
# enthalten sein. Diese Spalte wird nicht im Objekt das der Funktion chisq.test
# übergeben wird, abgelegt.
#
# Die Wahrscheinlichkeit P wird mit 95% vorgegeben und dient nur zum "Einordnen"
# des Chi-Quadrat-Wertes. Ist eine Info-Ausgabe!
# Als Voreinstellung ist info auf TRUE eingestellt, sodass weitere Informationen
# ausgegeben werden.
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# Variablenindizierung:

	dim_Matrix <- dim(x)		# Dimension der Matrix x ermitteln
	dim_n <- dim_Matrix[c(2)]	# Matrixdimension (horizontal)
	dim_m <- dim_Matrix[c(1)]	# Matrixdimension (vertikal)
	n_gesamt <- NULL			# Gesamtstichprobenumfang der Matrix (alle Beobachtungen)
	Daten <- NULL				# Nimmt den Datensatz auf
	dim_Daten <- NULL			# Dimension der Daten ermitteln (K max)
	dim_Daten_min <- NULL		# Kleinster Wert der Matrixdimension (M, K max)
	
	Chiquadrat <- NULL			# Nimmt die Chiquadratschätzung auf
	Chiquadrat.PG <- NULL		# Nimmt die Chiquadrat-Schätzung auf
	Chiquadrat.df <- NULL		# Freiheitsgrad der Chiquadrat-Schätzung
	Chiquadrat.vw <- NULL		# Chiquadrat-Vergleichswert
	Chiquadrat.p <- NULL		# Wahrscheinlichkeit von H0 der Chaiquadrat-Schätzung
	Kontingenzkoeffizient <- NULL	# Nimmt den Kontingenzkoeffizienten auf
	K_max <- NULL				# K-Max als Normierungshilfe
	Korr_Kontingenzkoef <- NULL	# Korrigierter Kontingenzkoeffizienten
	

# Berechnungsteil:

	Datensatzbezeichnung <- names(x)
	# 1. Spalte entfernen:
	Daten <- x[2 : dim_n]
	
	# Chiquadratschätzung:
	Chiquadrat <- chisq.test(Daten)
	
		# Chiquadratschätzung (PG):
		Chiquadrat.PG <- Chiquadrat$statistic
		# Freiheitsgrad:
		Chiquadrat.df <-  Chiquadrat$parameter
		# Wahrscheinlichkeit:
		Chiquadrat.p <- Chiquadrat$p.value
	
	# Vergleichswert des Chiquadratverteilung ermitteln:
	Chiquadrat.vw <- qchisq(P, Chiquadrat.df)	
	
	# Kontingenzkoeffizient berechnen:
	n_gesamt <- sum(Daten)
	Kontingenzkoeffizient <- sqrt(Chiquadrat.PG / (Chiquadrat.PG + n_gesamt))
	
	# Korrigierte Kontingenzkoeffizient berechnen:
	dim_Daten <- dim(Daten)
	dim_Daten_min <- min(dim_Daten)
	K_max <- sqrt((dim_Daten_min - 1) / dim_Daten_min)
	Korr_Kontingenzkoef <- Kontingenzkoeffizient / K_max
	
# Ergebnisausgabe:

	cat("\n")
	cat("                 Kontingenzanalyse", "\n", "\n")
	cat("                               Chquadrat-Prüfgröße: ", Chiquadrat.PG, "\n")
	# Info-Ausgabe:
	if (info == TRUE) {  
		cat("                                     Freiheitsgrad: ", Chiquadrat.df, "\n")
		cat("Vergleichswert der Chiquadratverteilung mit P", (P*100),"%: ", Chiquadrat.vw, "\n")
		cat("                                           p-value: ", Chiquadrat.p, "\n", "\n")
		cat("                Anzahl Beobachtungen in der Matrix: ", n_gesamt, "\n")
		cat("                             Kontingenzkoeffizient: ", Kontingenzkoeffizient, "\n")
		cat("                      M (zur Berechnung von K max): ", dim_Daten_min, "\n")
		cat("                                             K max: ", K_max, "\n","\n")
	}
	cat("                Korrigierter Kontingenzkoeffizient: ", Korr_Kontingenzkoef, "\n")
	
	
# Funktionsausgabe:

	Ausgabe <- list(Chiquadrat_PG = Chiquadrat.PG,
				Freiheitsgrad = Chiquadrat.df,
				Wahrscheinlichkeit = Chiquadrat.p,
				Korrigierter_Kontingenzkoeffizient = Korr_Kontingenzkoef)
				
	invisible(Ausgabe)

} # Funktions-Ende