2 এক্স 2 কন্টিজেন্সি টেবিলের জন্য ইয়েটসের ধারাবাহিকতা সংশোধন


9

আমি 2 x 2 কন্টিজেন্সি টেবিলের জন্য ইয়েটসের ধারাবাহিকতা সংশোধন সম্পর্কে ক্ষেত্রের লোকদের কাছ থেকে ইনপুট সংগ্রহ করতে চাই। উইকিপিডিয়া নিবন্ধটি উল্লেখ করেছে যে এটি খুব বেশি দূরত্বে সামঞ্জস্য হতে পারে, এবং এইভাবে কেবল সীমিত অর্থে ব্যবহৃত হয়। এখানে সম্পর্কিত পোস্টটি আরও বেশি অন্তর্দৃষ্টি দেয় না।

সুতরাং যারা এই পরীক্ষাগুলি নিয়মিত ব্যবহার করেন তাদের কাছে আপনার চিন্তা কী? সংশোধন ব্যবহার করা ভাল কি না?

এবং একটি আসল বিশ্বের উদাহরণ যা 95% আত্মবিশ্বাসের স্তরে বিভিন্ন ফলাফল দেয়। নোট করুন এটি একটি হোমওয়ার্কের সমস্যা ছিল তবে আমাদের ক্লাসটি ইয়েটসের ধারাবাহিকতা সংশোধন করার বিষয়টি মোটেও মোকাবেলা করে না, তাই আপনি আমার জন্য আমার হোমওয়ার্ক করছেন না তা জেনে সহজেই ঘুমো।

samp <- matrix(c(13, 12, 15, 3), byrow = TRUE, ncol = 2)
colnames(samp) <- c("No", "Yes")
rownames(samp) <- c("Female", "Male")

chisq.test(samp, correct = TRUE)
chisq.test(samp, correct = FALSE)    

উত্তর:


6

ইয়েটসের সংশোধনের ফলে পরীক্ষাগুলি ফিশারের "নির্ভুল" পরীক্ষার মতো আরও রক্ষণশীল।

এখানে স্টেফনেস্কু এট আল দ্বারা ইয়েটসের ধারাবাহিকতা সংশোধন ব্যবহারের জন্য একটি অনলাইন টিউটোরিয়াল দেওয়া হয়েছে , যা ধারাবাহিকতার জন্য পদ্ধতিগত সংশোধনের বিভিন্ন ত্রুটিগুলি স্পষ্টভাবে নির্দেশ করে (পৃষ্ঠা 4-6)। অ্যাগ্রেস্তি ( সিডিএ 2002) এর উদ্ধৃতি দিয়ে , "ইয়েটস (1934) উল্লেখ করেছে যে ফিশার তাকে সঠিক পরীক্ষার জন্য হাইপারজোমেট্রিকের পরামর্শ দিয়েছিল", যা তার ধারাবাহিকতা-সংশোধিত সংস্করণে পরিচালিত করেছিলχ2। অ্যাগ্রেস্তি এও ইঙ্গিত করেছিলেন যে ফিশারের পরীক্ষা এখন একটি ভাল বিকল্প যে কম্পিউটারগুলি বড় আকারের নমুনাগুলির জন্যও এটি করতে পারে (পৃষ্ঠা 103)। এখন, মুল বক্তব্যটি হল যে একটি পরীক্ষা বাছাই করা সত্যই জিজ্ঞাসা করা প্রশ্ন এবং তাদের প্রত্যেকের দ্বারা করা অনুমানের উপর নির্ভর করে (যেমন, ফিশারের পরীক্ষার ক্ষেত্রে আমরা ধরে নিই যে মার্জিন স্থির রয়েছে)।

আপনার ক্ষেত্রে, ফিশার পরীক্ষা এবং সংশোধন করে χ2 সম্মত এবং ফলন পি-5% এর উপরে মূল্য। সাধারণ ক্ষেত্রেχ2, যদি পিমূল্যগুলি একটি মন্টি কার্লো অ্যাপ্রোচ (দেখুন simulate.p.value) ব্যবহার করে গণনা করা হয় , তারপরে এটি তাত্পর্যতেও ব্যর্থ হয়।

ছোট নমুনা আকারের সমস্যাগুলি এবং ফিশারের পরীক্ষার অত্যধিক ব্যবহারের সাথে সম্পর্কিত অন্যান্য দরকারী রেফারেন্সগুলির মধ্যে রয়েছে:


রেফারেন্সের জন্য ধন্যবাদ। যারা পাব মেডে অ্যাক্সেস করতে পারেন না তাদের জন্য আমি এখানে ক্যাম্পবেল কাগজের একটি "প্রাক-মুদ্রণ" সংস্করণটি সন্ধান করতে সক্ষম হয়েছি ।
17:51

3

যদি আপনার যথেষ্ট পরিমাণে ইয়েটস সংশোধন একটি উদ্বেগের বিষয় হিসাবে গণনা করা হয় (যেমন আপনার উদাহরণ হিসাবে) তবে আপনার সম্ভবত ফিশারের সঠিক পরীক্ষা করা উচিত। অন্যথায়, আমি প্রস্তাব দিচ্ছি যে আপনি 2x2 টেবিলের উপরে চি-স্কোয়ার পরীক্ষাটি ব্যবহার করার পরে, আপনি লগের প্রতিক্রিয়া-অনুপাতের জেড-পরীক্ষার মাধ্যমে আপনার পরীক্ষার বিষয়টি নিশ্চিত করেন।


কেন একটি লগ বিজোড় অনুপাত z- est বিরুদ্ধে পরীক্ষা ? এটি একটি ওয়াল্ড পরীক্ষা, এবং ওয়াল্ড টেস্টগুলি সাধারণত পিয়ারসন চি-স্কোয়ার পরীক্ষার মতো স্কোর পরীক্ষার চেয়ে খারাপ ফলাফল করে। এটি কি ব্যতিক্রম হিসাবে পরিচিত?
onestop

তথ্যের জন্য ধন্যবাদ! ফিশারের পরীক্ষা এই জাতীয় প্রশ্নের মতো আরও শক্তিশালী পদ্ধতি বলে মনে হয়। আমি মনে করি না যে আমি বর্তমানে নিযুক্ত কোর্সটি ফিশারের পরীক্ষাকে সম্বোধন করবে, তবে আমি বাস্তব বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য এটি অবশ্যই মনে রাখব।
17:51
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.