作者gsuper (统计的巴比伦塔)
看板Statistics
标题[问题] 一题基本的 chisq.test()
时间Mon May 17 21:06:20 2010
这题是在讨论温度对鸟蛋孵化的状况
孵化 未孵化
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低温巢 | 30 80
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中温巢 | 50 30
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高温巢 | 70 10
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题目是希望检定 "低温组是否比较不容易孵化?"
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若是整个 table 下去做 chisq.test()
是否只能做以下三种假说检定
1. col.factor 是否有显着差异
2. row.factor 是否至少有一个 level 与其它不同
3. col.factor 与 row.factor 是否有交互作用
其实我以前就学不懂这边
为什麽同一个统计量可以做以上三种解释
再者
不论哪一种似乎都不能做低温组与其他两组的比较
请问这种检定要怎麽分析?
是要用 glm() 配 anova() 吗?
诚心请教...
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突然想到
我是否可以把原本 3*2 的 table 切开
变成两个 2*2 的 table
分别是
(低温 VS 中温)
(低温 VS 高温)
然後比照 bonfferoni correction , alpha/2 就好?
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还是我应该把中温组和高温组融合成一个新的组别
再与低温组做比较?
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越想越乱
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 140.113.239.247
※ 编辑: gsuper 来自: 140.113.239.247 (05/17 21:07)
※ 编辑: gsuper 来自: 140.113.239.247 (05/17 21:09)
※ 编辑: gsuper 来自: 140.113.239.247 (05/17 21:34)
1F：推 andrew43:1. 可以合并再算. 2. chisq.test() 在此是给你独立性检定 05/17 21:54
2F：→ andrew43:之结果. 05/17 21:55
我不太懂 2.
?chisq.test会得到这样的解释
'chisq.test' performs
chi-squared contingency table tests
and
goodness-of-fit tests.
为什麽这里算出来的只会是交互作用阿?
3F：→ andrew43:logit regression 可以给你更直接的答案, 但要先考虑 05/17 21:57
4F：→ andrew43:合不合适. 05/17 21:57
※ 编辑: gsuper 来自: 140.113.239.247 (05/17 22:00)
5F：推 johnsonla:我觉得用log linear model解释会比较直观 05/20 15:22