2x2보다 큰 우발 상황 테이블에서 Fisher의 정확한 테스트

피셔의 정확한 테스트를 2x2 인 비상 대표에만 적용하도록 배웠습니다.

질문 :

1. Fisher 자신도이 테스트를 2x2보다 큰 테이블에서 사용하도록 구상 했습니까? ( 노인이 차에 차 를 넣었 는지, 차에 차 를 넣었 는지 여부를 알 수있을 때 시험을 고안하는 이야기를 알고 있습니다. )

2. Stata를 사용하면 Fisher의 정확한 테스트를 모든 우발 상황 표에 사용할 수 있습니다. 이것이 유효합니까?

3. 우발 사태 테이블에서 예상되는 셀 수가 <5 일 때 FET를 사용하는 것이 바람직합니까?

Fisher의 정확한 테스트를 2x2보다 큰 테이블에 적용 할 때의 유일한 문제는 계산이 훨씬 어려워진다는 것입니다. 2x2 버전은 손으로도 가능한 유일한 버전이므로 계산이 예상했던 것 이상을 수행했기 때문에 Fisher가 더 큰 테이블에서 테스트를 상상했다고 의심합니다.

그럼에도 불구하고 테스트는 모든 mxn 테이블에 적용 할 수 있으며 Stata 및 SPSS를 포함한 일부 소프트웨어가이 기능을 제공합니다. 그럼에도 불구하고 계산은 종종 Monte Carlo 접근법을 사용하여 근사됩니다.

예, 예상 셀 수가 적 으면 카이 제곱 검정이 더 이상 좋은 근사값이 아니므로 정확한 검정을 사용하는 것이 좋습니다.

MathWorld의이 페이지 는 계산 작동 방식을 설명합니다. 테스트는 다양한 방법으로 정의 할 수 있다고 지적합니다.

검정의 P- 값을 계산하려면 의존성을 측정하는 일부 기준으로 테이블을 정렬해야하며 관찰 된 테이블과 독립성이 동일하거나 더 큰 편차를 나타내는 테이블이 확률을 더한 테이블입니다. 의존성을 측정하는 데 사용할 수있는 다양한 기준이 있습니다.

2x2보다 큰 테이블 에서이 작업을 수행하는 방법을 설명하는 다른 기사 나 텍스트를 찾을 수 없었습니다.

이 계산기 는 2 열 및 5 행까지의 테이블에 대한 정확한 Fisher 검정을 계산합니다. 사용하는 기준은 각 테이블의 초 기하학적 확률입니다. 전체 P 값은 확률이 실제 데이터에서 계산 된 확률보다 작거나 같은 한계 총계를 갖는 모든 테이블의 초 기하학적 확률의 합입니다.

더 큰 우발 사태 테이블로 Fisher의 정확한 테스트를 계산하는 다른 방법을 찾고 있다면 2x3 우발 사태 테이블에 대한 Fisher의 정확한 테스트를위한 온라인 계산기가 있습니다 . 또한 여기에는 3x3 우발 사태 테이블 과 2x4 우발 사태 테이블이 있습니다.

예, 예상 셀 수가 적 으면 가능하면 카이 제곱 테스트 대신 Fisher의 정확한 테스트를 사용하는 것이 좋습니다.

SPSS에서 Fisher의 정확한 테스트를 얻으려면 크로스 탭에서 통계 = 정확한 옵션을 사용하십시오. 더 큰 테이블에 대한 정확한 Tedt를 계산하는 방법은 적어도 1960 년대부터 사용되었습니다. 현대의 마이크로 프로세서의 속도는 오늘날 계산 시간을 중요하게 만듭니다. 실제로 정확한 테스트를 실행하기가 너무 쉬워서 너무 광범위하게 사용하지 않는 것이 중요합니다.