```{r, echo=FALSE}
library("exams")
library("knitr")
include_supplement("kontingenz.num", recursive=TRUE)
library("exams.forge")
instruction <- NULL
e  <- table_data(2,3)
n  <- sum(e)
h  <- assoc_data(e, target=runif(1, min=0, max=0.9))
k  <- (h-e)^2/e
k2 <- sum(k)
cc <- sqrt(k2/(k2+n))
ck <- cc*sqrt(min(dim(h))/(min(dim(h))-1))
cnom <- c(k2, cc, ck)
#
colnames(h)  <- c("Bier", "Wein", "Cocktail", "Nicht-Alkoholisch")[1:ncol(h)]
rownames(h) <- c("Blau", "Rot", "Gelb", "Grün")[1:nrow(h)]
hxy          <- html_matrix_sk(h, title="Lieblingsfarbe / Lieblingsgetränk", fmt=rep("%.0f", ncol(h)))
#
colnames(e)  <- colnames(h)
rownames(e) <- row.names(h)
exy          <- html_matrix_sk(e, title="Lieblingsfarbe / Lieblingsgetränk", fmt=rep("%.0f", ncol(h)))
colnames(k)  <- colnames(h)
rownames(k) <- row.names(h)
kxy          <- html_matrix_sk(k, title="Lieblingsfarbe / Lieblingsgetränk", fmt=rep("%.2f", ncol(h))) 
coeff        <- sample(1:3, 1)
sc <- num_result (cnom[coeff], digits = 3, tolmult = 2)
```

Question
========

```{r, error=TRUE, child=instruction}
```

Bei `r n` Studenten wurde das Lieblingsgetränk und die Lieblingsfarbe erfasst. Berechnen Sie `r switch(coeff, "die quadratische Kontingenz", "den Kontingenzkoeffizienten", "den korrigierten Kontingenzkoeffizienten")`. 

```{r, echo=FALSE, results='asis'}
cat(toHTMLorLatex(hxy))
```

```{r, child='kontingenz.num'}
```

Meta-information
================
extype: num
exsolution: `r sc$fx[1]`
extol: `r sc$tolerance`
exname: `r knitr::current_input()`




