Çok sayıda hücrenin frekansları 5'ten az ise ki-kare testinin uygulanabilirliği

Akran desteği (bağımsız değişken) ve iş tatmini (bağımlı değişken) arasındaki ilişkiyi bulmak için ki-kare testi uygulamak istiyorum. Akran desteği, destek derecesine göre dört grupta kategoridir: 1 = çok daha az ölçüde, 2 = bir ölçüde, 3 = büyük ölçüde ve 4 = çok büyük ölçüde. İş tatmini iki kategoriye ayrılır: 0 = memnun değil ve 1 = memnun.

SPSS çıktısı, yüzde 37,5'ten fazla hücre frekansının 5'ten az olduğunu söylüyor. Örneklem boyutum 101 ve bağımsız değişken içindeki kategorileri daha az sayıya indirmek istemiyorum. Bu durumda, bu ilişkiyi test etmek için uygulanabilecek başka bir test var mı?

— Braj-Stat
kaynak

Sizinki gibi daha yüksek boyutlu tablolarda nasıl ele alınacağından tam olarak emin değilim, ancak 2x2 durumunda, ki-kareye küçük örnek analog Fisher Exact Test'tir. FET'i keyfi rxc olasılık tablolarında kullanabileceğinizi duymuştum, ancak hesaplama açısından yoğun. Başka bir seçenek permütasyon testi yapmak olacaktır.

— Christopher Aden

Her iki kategorinin de sıralı olduğu göz önüne alındığında, bundan yararlanan bir test kullanabilirsiniz. Çeşitli olasılıklar için Agresti, Sıradan Kategorik Verilerin Analizi bölümüne bakınız .

— Peter Flom - Monica'yı eski durumuna döndürün

@Michael Çünkü bu bir cevap değil: sadece bir ipucu, ardından başka bir yerde bir cevaba (belirsiz) bir işaretçi geliyor. Lütfen cevaplar için SE SSS bölümüne bakın .

— whuber

Bunu meta üzerinde tartışabilirsiniz, @Michael, ama burada değil. Eğer bir tartışma açarsanız, MånsT hafifçe önermeye çalıştığı için “bir tür” ve “diğer alternatifler” in cevap olarak kabul edilemeyecek kadar belirsiz olduğunu savunacağım. Elbette, cevap durumu ile yorum durumu arasında gri bir alan vardır. Bir moderatör ve gözden geçiren olarak sürekli cevapların ne zaman yorumlar olarak işlediğini belirlemek için sürekli çağrıldım: bu belirsizlik testi tutarlı bir şekilde uygulamaya çalıştığım bir test.

— whuber

@ Braj-Stat, dikkat edilmesi gereken bir nokta, ki-kare testi için "gereksinimin" (olduğu gibi), beklenen değerlerin ham sayımlarda değil , tüm hücrelerde> 5 olması , ancak bu kuralı ihlal edebilmenizdir. başparmak, & / veya yine de farklı bir test çalıştırmak istiyorum.

— gung - Monica'yı eski durumuna getirin

Conover (1999: 202) beklenen değerlerin "testin geçerliliğini tehlikeye atmadan, 0,5'ten küçük, çoğu 1,0'dan büyük olduğu sürece" olabileceğini ileri sürdü.

Ayrıca, Cochran'dan (1952), beklenen değerler 1'den düşükse veya% 20'den fazla 5'ten düşükse, testin kötü performans gösterebileceğini öneren bir "temel kural" sağlar. Bununla birlikte, Conover (1999) Cochran'ın “temel kuralının” aşırı muhafazakar olduğuna dair bazı kanıtlar sunmaktadır.

Referanslar

Cochran, WG 1952. Uyum iyiliği testi . Yıllık Matematik İstatistikleri 23: 315-345. $\chi^2$

Conover, WJ 1999. Pratik parametrik olmayan istatistikler. Üçüncü baskı. John Wiley & Sons, Inc., New York, New York, ABD.

— RioRaider
kaynak

ilk başta giriş-olasılıklarının süre için çok hesaplama yoğun olduğu gerçeği, log-olasılık oranının bir yaklaşım olarak Pearson tarafından geliştirildi testinde gösterilebilir. $\chi^2$

Pearson G, . Karşılık gelen 2test ile aynı dağılımı takip eder . $G = 2\sum_{ij}O_{ij}\ln(O_{ij}/E_{ij})$ $\chi^2$

(Aslen bahsetmeyi unuttum: G, beklenen hücre sayılarına <5 daha az duyarlıdır).

— abaumann
kaynak