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1F:→ yhliu:Fisher exact test 當然可以用在 2 by 2 以上, 只是計算耗時 06/01 01:26
2F:→ yhliu:卡方檢定需要細格期望值在某數以上. 因它只是一個大樣本下的 06/01 01:27
3F:→ yhliu:近似檢定. 若細格期望值太小, 卡方近似有問題, 而且卡方值容 06/01 01:29
4F:→ yhliu:易偏高. 而其所謂 "顯著", 可能是無效的. 06/01 01:29
謝謝Y大版友的回答! 所以我還是可以使用fisher exact test~ 但我還有一個問題,如果要克服fisher & pearson Chi-square值顯著的不同 我是否可以回到我的data set,然後將次數較低的欄位進行合併或刪除, (我知道這樣就沒有辦法推論到某些群體) 然後這樣某些細格的期望值就不會過低 我知道當N越大,卡方值可能會偏高, 或者就像Y大你說的,當fe太小時可能也會有問題 但不知我這樣處理是否會違反某些統計假設? 真的很謝謝你的回答喔:) --



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◆ From: 140.112.251.234
5F:推 imaltar:卡方可以合併欄位阿 另外次數少可以考慮用yates' test 06/01 09:15
6F:→ Motorado:但yate's連續性校正似乎只能用於2x2上? 06/01 10:00
7F:→ yhliu:要合併分類或要採用 Fisher exact test 的問題, 在於研究者 06/01 10:05
8F:→ yhliu:的選擇. Fisher exact test 是一種 conditional test, 是行 06/01 10:05
9F:→ yhliu:列和固定條件下的檢定, 而卡方檢定是 unconditional test, 06/01 10:06
10F:→ yhliu:並未假設行列和固定. 因此, 兩種檢定出現結果不一致, 似無 06/01 10:08
11F:→ yhliu:調和方法? 但如卡方檢定有 cell 期望值偏低問題, 其正確性有 06/01 10:09
12F:→ yhliu:疑問, 此時堅持採用其結果似乎沒有道理, 因此或者合併分類, 06/01 10:11
13F:→ yhliu:或者採較好的近似, 或者如軟體允許, 採 exact test 才是正理 06/01 10:11
14F:→ yhliu:另, 總樣本數 N 大則卡方值高, 稱不得 "偏高",那是正常現象. 06/01 10:13
15F:→ Motorado:Y大與I大,很謝謝你們的幫忙!特別謝謝Y大,讓我對卡方 06/01 11:32
16F:→ Motorado:檢定多懂一些,我會再跟老師討論一下的,謝謝你QQ 06/01 11:32
17F:推 wlsherica:謝謝y大~ 觀念更清楚了~ 06/01 11:34







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