謝謝大大詳盡的回答！讓我獲益良多。 另想請問一下，百分比要差距多少才算有差異呢？ 例如做百分比差異檢測的結果，A縣人選甲選項人數百分比為30% B縣人選甲選項的人數百分比為70% 這樣可以證明A縣人與B縣人在甲選項的表現上是有顯著差異的嗎？ ※ 引述《fisherhyu (山水中人)》之銘言： : ※ 引述《kkmaaa (kkmaaa)》之銘言： : : 我有A縣與B縣兩個直方圖，內容是A縣人與B縣人對同一問題之看法。 : : 想請問大大.... : : 如何客觀的說明A縣人與B縣人對同一問題看法不同？ : : 可以說A縣人多數都選選項1 : : B縣人多數都選項選項2 : : 因此A縣人與B縣人對此問題看法不同嗎？ : 假設你每一題的選項有五個：甲乙丙丁戊 : 群體有兩個：A縣 vs. B縣 : 當你針對單一個問題做交叉表時，會有十個格位，每個格位會有人數 : 有些時候某幾個格位的人數會低於五，該怎麼辦？ : 這應該是你遇到的問題... : 要看對問題的看法是否不同，基本上是直接做卡方檢定就好了 : 結果可以告訴你，這兩個縣的民眾對這個問題的看法是否不同 : 但是不會告訴你哪裡不同 : 當你遇到有些格位的觀察值低於五的時候，嚴謹的作法是合併選項 : 將該選項併入性質相近的選項中 : 如果真的完全不能併，有些人會睜一隻眼閉一隻眼，當作沒看到 : 雖然這樣不太對，但是實務上還是有人這樣做 : 要是這樣會讓你不安心的話，也還是有變通的辦法 : 上面說過，卡方檢定是用來檢測整體的反應是否相似 : 而不是針對單一選項 : 如果你只打算針對某一個選項去做檢測 : 看看兩個縣市的民眾選這個選項的比重是否有差 : 那就直接針對該選項做兩群體的百分比差異檢測... : 舉例來說，你想知道兩縣市民眾在選項甲的選取機率或是偏好是否有差別 : 那就把乙丙丁戊全部合併成為 "非甲" : 這時候你就可以計算A縣民眾中選擇甲的比率 vs. 不選甲的比率 : 也同樣可以計算出B縣民眾中兩者的比率 : 然後就可以很簡單地去檢測兩縣民眾選擇甲的比率是否有差異... : 你可以用這種方法，直接處理人數低於五的選項 : 因為比率的檢定並沒有對資料有這一類的要求 : 不過這樣做比較麻煩的是，你的一題可能就得針對五個選項做五次這樣的檢測 : 萬一你有很多題都這樣的話，可能整個分析會變得很雜亂 : 怎麼把分析整理得簡潔易於閱讀，可能就得費點心了... --

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 114.140.2.19