জি-পরীক্ষা বনাম পিয়ারসনের চি-স্কোয়ার পরীক্ষা

Question

আমি কন্টিজেন্সি টেবিলে স্বাধীনতার পরীক্ষা করছি । জি-টেস্ট বা পিয়ারসনের চি-স্কোয়ার্ড টেস্ট ভাল কিনা তা আমি জানি না । নমুনার আকারটি কয়েকশতে রয়েছে তবে কিছু কম ঘরের সংখ্যা রয়েছে। উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠায় যেমন বলা হয়েছে, চি-স্কোয়ার ডিস্ট্রিবিউজের আনুমানিকতা জি-পরীক্ষার জন্য পিয়ারসনের চি-স্কোয়ার পরীক্ষার চেয়ে ভাল। তবে আমি পি-মান গণনা করতে মন্টি কার্লো সিমুলেশন ব্যবহার করছি, সুতরাং এই দুটি পরীক্ষার মধ্যে কোনও পার্থক্য আছে কি?$N \times M$

Comments

দেখুন বক্রতা বনাম পিয়ারসন ধার্মিকতা অফ হইয়া ।

— স্কর্চচি - মনিকা পুনরায় ইনস্টল করুন

Answer 1

এ্যাসেম্পোটোটিক্যালি তারা একই রকম। তারা একই ধারণা পাওয়ার বিভিন্ন উপায়। আরও সুনির্দিষ্টভাবে, পিয়ারসনের চি-স্কোয়ার্ড পরীক্ষাটি স্কোর পরীক্ষা, যেখানে জি-পরীক্ষা সম্ভাবনা অনুপাতের পরীক্ষা। এই ধারণাগুলির আরও ভাল ধারণা পেতে, আপনাকে আমার উত্তরটি এখানে পড়তে সহায়তা করতে পারে: আমার পি-মানগুলি লজিস্টিক রিগ্রেশন আউটপুট, চি-স্কোয়ার পরীক্ষা এবং ওআর এর জন্য আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের মধ্যে কেন পার্থক্য করে? আপনার সরাসরি প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য, আপনি যদি মন্টি কার্লো সিমুলেশন দ্বারা পি-মানটি গণনা করছেন তবে এটি কোনও বিষয় নয়; আপনার জন্য আরও সুবিধাজনক যে কোনওটি আপনি কেবল ব্যবহার করতে পারেন। নোট করুন যে লো সেল গুনতে কোনও সমস্যা নেই, কেবলমাত্র (সম্ভাব্য) কম প্রত্যাশিতকোষ গণনা; কম ঘরের সংখ্যা গণনা করা সম্ভব এবং প্রত্যাশিত গণনাগুলিও ঠিক আছে। তবুও, যখন পি-মান সিমুলেশন দ্বারা নির্ধারিত হয় তখন কম প্রকৃত গণনা বা স্বল্প প্রত্যাশিত গণনার কোনও বিষয়ই বিবেচনা করে না।

(এটির মূল্যের জন্য, আমি সম্ভবত পিয়ারসনের চি-স্কোয়ার ব্যবহার করব, কারণ আর এর জন্য একটি সুবিধাজনক ফাংশন রয়েছে যা পি-মান অনুকরণের বিকল্পটি অন্তর্ভুক্ত করে))

Comments

আর এ ফাংশন কি?

— llewmills

@ লেলেউইমিলস chisq.test,।

— গুং - মনিকা পুনরায়

Answer 2

প্রাতঃরাশে একবার দেখুন। https://cran.r-project.org/web/packages/Rfast/index.html প্রাসঙ্গিক কমান্ডগুলি g2Test_univariate (ডেটা, ডিসি) g2Test_univariate_perm (ডেটা, ডিসি, এনপিআরএম) গণনাগুলি অত্যন্ত দ্রুত। এবং সাধারণভাবে জি ^ 2 পরীক্ষাটি পছন্দ করেন কারণ চি-স্কোয়ার এটির একটি আনুমানিক।

Answer 3

চি-স্কোয়ার টেস্ট এবং জি-পরীক্ষা সাধারণত একই রকম ফলাফল দেয়। তবে এখানে সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল আপনাকে দুটি পরীক্ষার মধ্যে একটি বেছে নিতে হবে এবং এটির সাথে আটকে থাকতে হবে, কেবলমাত্র আপনার উল্লিখিত পরীক্ষার জন্য নয় ভবিষ্যতের পরীক্ষাগুলির জন্য আপনার গবেষণা চলাকালীন। এটি যুক্তিযুক্ত কারণ আপনি যদি উভয় পরীক্ষাকে বিনিময়যোগ্যভাবে ব্যবহার করার চেষ্টা করেন তবে খুব সম্ভবত যে আপনি মিথ্যা ইতিবাচক হওয়ার সম্ভাবনা বাড়িয়ে তুলবেন।

Comments

মিথ্যা পজিটিভ হওয়ার সম্ভাবনা বাড়ার দাবি করে কী যুক্তি? (যদি না আপনি পরীক্ষাটি বোঝাতে চান তবে প্রকৃত গণনাগুলির প্রসঙ্গে বেছে নেওয়া হয়েছে - তবে তারপরে সমস্যাগুলির মধ্যে তাদের মধ্যে সমস্যা বেছে নেওয়ার বিষয়টি উল্লেখ করা উচিত, সম্ভাব্যত প্রতি

— পরীক্ষাগুলি অদলবদলের

@ গ্লেেন_ বি মিথ্যা পজিটিভ পাওয়ার সম্ভাবনা বাড়তে পারে যদি আমরা আমাদের অনুমানের পক্ষে পরীক্ষার একটি পি-ভ্যালু বেছে নিই (যদি আমরা উভয় পরীক্ষার চেষ্টা করি)

— লিটল_মন্সটার