作者Motorado (摩托小拉多)
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标题Re: [问题] 关於卡方检定的问题
时间Tue Jun 1 02:02:31 2010
1F：→ yhliu:Fisher exact test 当然可以用在 2 by 2 以上, 只是计算耗时 06/01 01:26
2F：→ yhliu:卡方检定需要细格期望值在某数以上. 因它只是一个大样本下的 06/01 01:27
3F：→ yhliu:近似检定. 若细格期望值太小, 卡方近似有问题, 而且卡方值容 06/01 01:29
4F：→ yhliu:易偏高. 而其所谓 "显着", 可能是无效的. 06/01 01:29
谢谢Y大版友的回答！
所以我还是可以使用fisher exact test～
但我还有一个问题，如果要克服fisher & pearson Chi-square值显着的不同
我是否可以回到我的data set，然後将次数较低的栏位进行合并或删除，
（我知道这样就没有办法推论到某些群体）
然後这样某些细格的期望值就不会过低
我知道当N越大，卡方值可能会偏高，
或者就像Y大你说的，当fe太小时可能也会有问题
但不知我这样处理是否会违反某些统计假设？
真的很谢谢你的回答喔：）
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◆ From: 140.112.251.234
5F：推 imaltar:卡方可以合并栏位阿 另外次数少可以考虑用yates' test 06/01 09:15
6F：→ Motorado:但yate's连续性校正似乎只能用於2x2上？ 06/01 10:00
7F：→ yhliu:要合并分类或要采用 Fisher exact test 的问题, 在於研究者 06/01 10:05
8F：→ yhliu:的选择. Fisher exact test 是一种 conditional test, 是行 06/01 10:05
9F：→ yhliu:列和固定条件下的检定, 而卡方检定是 unconditional test, 06/01 10:06
10F：→ yhliu:并未假设行列和固定. 因此, 两种检定出现结果不一致, 似无 06/01 10:08
11F：→ yhliu:调和方法? 但如卡方检定有 cell 期望值偏低问题, 其正确性有 06/01 10:09
12F：→ yhliu:疑问, 此时坚持采用其结果似乎没有道理, 因此或者合并分类, 06/01 10:11
13F：→ yhliu:或者采较好的近似, 或者如软体允许, 采 exact test 才是正理 06/01 10:11
14F：→ yhliu:另, 总样本数 N 大则卡方值高, 称不得 "偏高",那是正常现象. 06/01 10:13
15F：→ Motorado:Y大与I大，很谢谢你们的帮忙！特别谢谢Y大，让我对卡方 06/01 11:32
16F：→ Motorado:检定多懂一些，我会再跟老师讨论一下的，谢谢你QQ 06/01 11:32
17F：推 wlsherica:谢谢y大~ 观念更清楚了~ 06/01 11:34