V de Cramer con R. Analizar la correlación de factores

Cómo calcular la V de Cramer con R, una pregunta que me han hecho recientemente. Sirve  para medir la asociación entre factores. Además esta entrada es útil para retomar el paquete vcd de R que nos permite analizar y Visualizar Categorical Data. Partimos de un ejemplo muy sencillo:

datos = read.csv("http://www.businessandeconomics.mq.edu.au/our_departments/Applied_Finance_and_Actuarial_Studies/acst_docs/glms_for_insurance_data/data/car.csv")

summary(datos)
tabla = ftable(as.factor(datos$agecat), datos$area,
dnn = c("Edad", "Valor"))
library(vcd)
assocstats(tabla)

Desconozco si existe una función que nos presente una matriz con las distintas medidas de asociación. Pero la función assocstats del paquete vcd nos ofrece:

Phi-Coefficient : 0.112
Contingency Coeff.: 0.111
Cramer's V : 0.05

El coeficiente phi es el valor de la chi cuadrado entre el número de observaciones, un valor próximo a 0 indica independencia entre los factores, valores próximos o superiores a 1 implican relación entre los factores. El coeficiente de contingencia también es una medida de la intensidad de la relación basado en la chi cuadrado y toma valores entre 0 (independencia) y 1 (dependencia). La V de Cramer es muy habitual para medir la relación entre factores, es menos susceptible a valores muestrales. También 0 implica independencia y 1 una relación perfecta entre los factores. Habitualmente valores superiores a 0,30 ya nos están indicando que hay una posible relación entre las variables. En este caso tenemos valores muy próximos a 0 en todos los estadísticos que nos ofrece, ambos factores son independientes. Saludos.

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