2 x 2 비 상표에 대한 Yates 연속성 수정

2 x 2 비상 테이블의 Yates 연속성 수정에 대한 필드의 사람들로부터 입력을 수집하고 싶습니다. Wikipedia 기사 는 너무 멀리 조정되어 제한된 의미로만 사용된다고 언급했습니다. 여기에 관련 게시물이 훨씬 더 통찰력을 제공하지 않습니다.

이 테스트를 정기적으로 사용하는 사람들에게 당신의 생각은 어떻습니까? 수정을 사용하는 것이 좋습니까?

그리고 95 % 신뢰 수준에서 다른 결과를 얻을 수있는 실제 사례. 이것은 숙제 문제이지만, 우리 수업은 Yates 연속성 수정을 전혀 다루지 않으므로, 당신이 나를 위해 내 숙제를하고 있지 않다는 것을 쉽게 알 수 있습니다.

samp <- matrix(c(13, 12, 15, 3), byrow = TRUE, ncol = 2)
colnames(samp) <- c("No", "Yes")
rownames(samp) <- c("Female", "Male")

chisq.test(samp, correct = TRUE)
chisq.test(samp, correct = FALSE)    

Yates의 수정 결과는 Fisher의 "정확한"테스트와 같이 더 보수적 인 테스트 결과입니다.

다음은 Stefanescu 등 의 Yates 연속성 사용에 대한 온라인 자습서입니다. 여기에는 연속성에 대한 다양한 체계적 교정 결함이 명확하게 표시되어 있습니다 (4-6 페이지). Agresti (인용 CDA 2002)의 연속성 - 수정 된 버전을 주도, "피셔 정확한 테스트를위한 그에게 초기 하 제안 언급 예이츠 (1934)" . 또한 Agresti는 컴퓨터가 큰 샘플 (p. 103)에 대해서도이를 수행 할 수 있기 때문에 Fisher의 테스트가 좋은 대안이라고 지적했습니다. 요점은 테스트를 선택하는 것이 실제로 묻는 질문과 각 질문에 의해 만들어진 가정에 달려 있다는 것입니다 (예를 들어 Fisher 테스트의 경우 마진이 고정되어 있다고 가정).$\chi^2$

귀하의 경우 Fisher 테스트와 수정 된 동의하고 값이 5 %를 초과합니다. 일반 의 경우 값이 Monte Carlo 접근 방식을 사용하여 계산 되면 (도 참조 ) 유의성에 도달하지 못합니다.$\chi^2$$p$$\chi^2$$p$simulate.p.value

작은 표본 크기 문제와 Fisher의 테스트 남용을 다루는 다른 유용한 참고 자료는 다음과 같습니다.

• I. Campbell, Chi-squared 및 Fisher–Irwin은 작은 표본 권장 사항 이 포함 된 2x2 테이블의 테스트 , 의학 통계 26 (19) : 3661–3675, 2007.
• Mark G. Haviland, Yates의 연속성 수정 및 2 × 2 비 상표 분석, 의학 통계 9 (4) : 363-367, 1990.

예를 들어 Yates Correction이 걱정할 정도로 카운트가 낮 으면 Fisher의 정확한 테스트를 사용해야합니다. 그렇지 않으면 2x2 테이블에서 카이-제곱 검정을 사용한 후에 로그 확률 z- 검정으로 검정을 확인하는 것이 좋습니다.