2 x 2 비 상표에 대한 Yates 연속성 수정


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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)    

답변:


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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).χ2

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.χ2pχ2psimulate.p.value

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


참조 주셔서 감사합니다. Pub Med에 액세스 할 수없는 사용자를 위해 여기 에서 "사전 인쇄"버전의 Campbell 용지를 찾을 수있었습니다 .
체이스

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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.


왜 로그 승산 비 z -test를 검사합니까? 그것은 Wald 테스트이며 Wald 테스트는 일반적으로 Pearson의 카이 제곱 테스트와 같은 점수 테스트보다 성능이 떨어집니다. 이것은 예외로 알려져 있습니까?
onestop

정보 주셔서 감사합니다! Fisher의 테스트는 이와 같은 질문에 대한보다 강력한 방법 인 것 같습니다. 현재 진행중인 과정이 Fisher의 테스트를 해결할 것이라고는 생각하지 않지만 실제 응용 프로그램에서는 반드시 명심해야합니다.
체이스
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