চি-স্কোয়ার ধার্মিকতা-অফ-ফিট পরীক্ষার জন্য পোস্ট-হক পরীক্ষা

Question

আমি তিনটি বিভাগ সহ একটি চি-বর্গক্ষেত্রের গুডনেস অফ ফিট (জিওএফ) পরীক্ষা নিচ্ছি এবং বিশেষভাবে প্রতিটি বিভাগে জনসংখ্যার অনুপাত সমান (অর্থাৎ, প্রতিটি গ্রুপের অনুপাত 1/3) নাল পরীক্ষা করতে চাই:

                ওবার্সভিড ডেটা
গ্রুপ 1     গ্রুপ 2     গ্রুপ 3     মোট
  686 928 1012 2626

সুতরাং, এই জিওএফ পরীক্ষার জন্য, প্রত্যাশিত গণনাগুলি 2626 (1/3) = 875.333 এবং পরীক্ষায় <0.0001 এর অত্যন্ত-উল্লেখযোগ্য পি- ভ্যালু পাওয়া যায়।

এখন, এটি স্পষ্টতই গ্রুপ 1 2 এবং 3 এর তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা এবং এটি 2 এবং 3 উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা হওয়ার সম্ভাবনা নেই। তবে, আমি যদি এই সমস্তগুলি আনুষ্ঠানিকভাবে পরীক্ষা করতে এবং প্রতিটি মামলার জন্য পি- ভ্যালু সরবরাহ করতে সক্ষম হতে পারি তবে উপযুক্ত পদ্ধতিটি কী হবে?

আমি সমস্ত অনলাইনে অনুসন্ধান করেছি এবং দেখে মনে হচ্ছে বিভিন্ন মতামত রয়েছে, তবে কোনও আনুষ্ঠানিক ডকুমেন্টেশন নেই। আমি ভাবছি যে এখানে কোনও পাঠ্য বা পিয়ার-পর্যালোচিত কাগজ রয়েছে যা এতে সম্বোধন করে।

আমার কাছে যা যুক্তিসঙ্গত বলে মনে হয় তা হল, উল্লেখযোগ্য সামগ্রিক পরীক্ষার আলোকে, প্রতিটি জোড়া অনুপাতের পার্থক্যের জন্য জেড- স্টেটগুলি করা, সম্ভবত মানটির সাথে সংশোধন করা (সম্ভবত বনফেরনি, যেমন)।$\alpha$

Comments

টি-পরীক্ষা উপযুক্ত হবে না। আপনি ফিট টেস্ট (অনুপাত পরীক্ষা) এর জোড়ায় ভালতা করতে পারেন। আপনি কি ভিন্ন মতামত খুঁজে পেয়েছেন?

— গ্লেন_বি

দুঃখিত - আমি জেড-পরীক্ষা বলতে চাইছি (দুটি অনুপাতের পার্থক্যের জন্য)। আমি সম্পাদনা করব।

— মেগ

এই লিঙ্কটি অন্য সমস্ত গ্রুপ বনাম আগ্রহের একটিকে গ্রুপ করতে বলেছে (এটি ফিশারের নির্ভুল পরীক্ষার জন্য, তবে এই লিঙ্কটি চি-স্কোয়ার সম্পর্কে অন্য লিঙ্ক থেকে পুনঃনির্দেশিত করা হয়েছে, যেখানে লেখক চি-স্কোয়ারের জন্য একই পদ্ধতি প্রয়োগ করতে বলেছেন) ফিশারের হুবহু হিসাবে): biostathandbook.com/exactgof.html#posthoc তবে এটি আসলে যা আমি চাই তা নয় - আমি অন্য সবার বিপক্ষে একটি দল নয়, যুগলভাবে চাই।

— মেগ

বেশিরভাগ অন্যান্য উত্সগুলিতে আমি জিওএফ পরীক্ষার জন্য নয়, একটি জরুরী টেবিলে সেটিং সম্পর্কে আলোচনা পাই।

— মেগ

হ্যাঁ, প্রতিটি জোড়ের তুলনায় আপনি অনুপাত পরীক্ষা করতে পারেন (এক-নমুনা জেড-টেস্ট বা দ্বিপদী পরীক্ষা, বা চি-স্কোয়ার পরীক্ষা হিসাবে)। আপনার তুলনায় ওয়ান-বনাম করার দরকার নেই।

— গ্লেন_বি

Answer 1

আমার অবাক করে দিয়েছিল যে বেশ কয়েকটি অনুসন্ধানের উপযুক্ততার সদ্ব্যবহারের জন্য পোস্ট হকের পূর্বের আলোচনার বিষয়টি আরম্ভ হয়নি; আমি আশা করি এখানে সম্ভবত কোথাও একটি আছে, তবে যেহেতু আমি এটি সহজেই সনাক্ত করতে পারি না, তাই আমি আমার মন্তব্যগুলিকে উত্তরে পরিণত করা যুক্তিসঙ্গত বলে মনে করি, যাতে লোকেরা কমপক্ষে আমার সন্ধান করা একইরকম শব্দ ব্যবহার করে এটি খুঁজে পেতে পারে।

আপনি যে জোড়ের তুলনা করতে চান তা (কেবলমাত্র দুটি গ্রুপের সাথে জড়িত থাকার সাথে শর্তযুক্ত) বুদ্ধিমান।

এটি গ্রুপ জোড় গ্রহণ এবং এটির একটির গ্রুপের অনুপাত 1/2 (এক-নমুনা অনুপাত পরীক্ষার) থেকে পৃথক কিনা তা পরীক্ষা করার পরিমাণ। এটি - আপনার পরামর্শ অনুসারে - জেড-টেস্ট হিসাবে করা যেতে পারে (যদিও দ্বিপদী পরীক্ষা এবং ফিটের চি-বর্গক্ষেত্রও কাজ করবে)।

সামগ্রিক ধরণের আই ত্রুটির হার নিয়ে কাজ করার জন্য অনেকগুলি সাধারণ পদ্ধতির এখানে কাজ করা উচিত (বনফেরোনি সহ - এটির সাথে আসা স্বাভাবিক সমস্যাগুলির পাশাপাশি)।

Comments

আপনার পরামর্শ এবং উত্তর হিসাবে পোস্ট করার জন্য আপনাকে ধন্যবাদ। আমিও কিছুটা অবাক হয়েছিলাম এই বিষয়টি আপাতদৃষ্টিতে জিওএফ মামলার জন্য হাজির হয়নি।

— মেগ

আমিও অবাক হয়েছি কারণ এই বিষয়টি নিয়ে আলোচনা হয়নি। আমি গ্লেনের মতো একই সমাধানে এসেছি তবে এখনও সন্দেহ আছে। প্রথমত, প্রতিটি জুড়ি "গ্লোবাল" নমুনা থেকে স্বতন্ত্র নয়। উদাহরণস্বরূপ, কল্পনা করুন আমাদের কাছে 70,16,14 রয়েছে তাই আপনি 15/15 এর তুলনায় 16 এবং 14 এর তুলনা করার পরামর্শ দিন। তবে অন্যান্য পর্যবেক্ষণে এটি 72,14,14 হতে পারে। অর্থাত্ জোড়ায় "শ্রেষ্ঠত্বের" উত্সটি এই জুটির কোনও প্রতিযোগী হতে পারে না, দ্বিতীয়ত, বাোনফেরনির মতো কিছু গ্রুপ সমন্বয় প্রয়োগ করা উচিত যদি পছন্দগুলি প্রকৃতপক্ষে অনিবার্য না হয়? তৃতীয়, পছন্দটি পারস্পরিক একচেটিয়া থাকলে বা আমাদের আলাদা করা উচিত? এটি একাধিক পছন্দ ছিল?

— নিক্সর

আমি কৌতূহলী, এই উদ্দেশ্যে ম্যাকনেমার পোস্ট-হক-এর সাথে কোচরান কিউ-টেস্ট ব্যবহার করা সম্ভব? দেখে মনে হচ্ছে এই পরীক্ষার জন্য সমস্ত শর্ত পূরণ করা হয়েছে: 1) নিয়ন্ত্রণের পর্যায়ে - এমনকি বিতরণ 2) ইভেন্ট - উদ্দীপনার উপর প্রতিক্রিয়া 3) এটি জোড় তুলনা (অনুমানমূলক এলোমেলো পছন্দ এবং প্রকৃত পছন্দের মধ্যে) 4) নাল - উদ্দীপনার উপর প্রতিক্রিয়া এলোমেলো থেকে পৃথক

— নিকসর

so you suggest compare 16 and 14 against 15/15@ নিকসর, না গ্লেন দুটি গ্রুপকে 50/50শতাংশ হিসাবে তুলনা করে । তৃতীয় গ্রুপটি তুলনা থেকে বাদ দেওয়া হয়েছে।

— ttnphns

হ্যাঁ, আমি বোঝাতে চেয়েছিলাম 16 এবং 14 ঘটনাগুলি, পার্সেন্ট নয়।

— নিকসর

Answer 2

আমার একই সমস্যা ছিল (এবং এই পোস্টটি পেয়ে খুশি হয়েছিল)। আমি এখন শেসকিনে (2003: 225) ইস্যুতে একটি সংক্ষিপ্ত নোট পেয়েছি যা আমি কেবল ভাগ করতে চেয়েছিলাম:

"পরিচালিত হতে পারে অন্য ধরণের তুলনা হ'ল একে অপরের সাথে মূল ছয়টি কোষের মাত্র দুটি তুলনা করা। বিশেষত, আসুন আমরা ধরে নিই আমরা সেল 2 / মঙ্গলবারের সাথে সেল এল / সোমবার তুলনা করতে চাই [...] মনে রাখবেন যে উপরোক্ত উদাহরণস্বরূপ, যেহেতু আমরা কেবল দুটি কক্ষ নিযুক্ত করি, তাই প্রতিটি কক্ষের সম্ভাবনা π_i = 1/2 হবে। প্রতিটি কোষের প্রত্যাশিত ফ্রিকোয়েন্সি দুটি কোষের মোট পর্যবেক্ষণের সংখ্যা দ্বারা π_i = 1/2 গুণ করে প্রাপ্ত হয় (যা সমান 34)। যেমনটি পূর্বে উল্লিখিত হয়েছে, উপরের মতো একটি তুলনা পরিচালনা করতে গিয়ে গবেষককে যে সমালোচনামূলক সমস্যাটি সমাধান করতে হবে তা হল নাল অনুমানের মূল্যায়নে আলফার কোন মূল্যকে কাজে লাগানো। "

শেসকিন, ডিজে 2003. প্যারামেট্রিক এবং ননপ্যারামেট্রিক স্ট্যাটিস্টিকাল পদ্ধতিগুলির হ্যান্ডবুক: তৃতীয় সংস্করণ। সিআরসি প্রেস।