作者gsuper (統計的巴比倫塔)
看板Statistics
標題[問題] 一題基本的 chisq.test()
時間Mon May 17 21:06:20 2010
這題是在討論溫度對鳥蛋孵化的狀況
孵化 未孵化
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低溫巢 | 30 80
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中溫巢 | 50 30
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高溫巢 | 70 10
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題目是希望檢定 "低溫組是否比較不容易孵化?"
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若是整個 table 下去做 chisq.test()
是否只能做以下三種假說檢定
1. col.factor 是否有顯著差異
2. row.factor 是否至少有一個 level 與其它不同
3. col.factor 與 row.factor 是否有交互作用
其實我以前就學不懂這邊
為什麼同一個統計量可以做以上三種解釋
再者
不論哪一種似乎都不能做低溫組與其他兩組的比較
請問這種檢定要怎麼分析?
是要用 glm() 配 anova() 嗎?
誠心請教...
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突然想到
我是否可以把原本 3*2 的 table 切開
變成兩個 2*2 的 table
分別是
(低溫 VS 中溫)
(低溫 VS 高溫)
然後比照 bonfferoni correction , alpha/2 就好?
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還是我應該把中溫組和高溫組融合成一個新的組別
再與低溫組做比較?
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越想越亂
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◆ From: 140.113.239.247
※ 編輯: gsuper 來自: 140.113.239.247 (05/17 21:07)
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※ 編輯: gsuper 來自: 140.113.239.247 (05/17 21:34)
1F：推 andrew43:1. 可以合併再算. 2. chisq.test() 在此是給你獨立性檢定 05/17 21:54
2F：→ andrew43:之結果. 05/17 21:55
我不太懂 2.
?chisq.test會得到這樣的解釋
'chisq.test' performs
chi-squared contingency table tests
and
goodness-of-fit tests.
為什麼這裡算出來的只會是交互作用阿?
3F：→ andrew43:logit regression 可以給你更直接的答案, 但要先考慮 05/17 21:57
4F：→ andrew43:合不合適. 05/17 21:57
※ 編輯: gsuper 來自: 140.113.239.247 (05/17 22:00)
5F：推 johnsonla:我覺得用log linear model解釋會比較直觀 05/20 15:22