juli 4, 2020
Articles
Ingen kommentarer

Test af binære data

Jeg har et datasæt, der er en gruppe af deltagere, der accepterer eller afviser hver af to enheder, og jeg vil gerne teste, om to enheder accepteres i forskellige priser. Sammendragstabel som sådan 

Overall Acceptance Accept Reject X 124 20 Y 111 33

Hvad er den bedste statistiske test for at bestemme, om forskellen mellem Xs acceptrate og Ys acceptrate er signifikant? Jeg er ikke brugt til binære data så ud af min dybde her.

Kommentarer

  • Du leder efter logistisk regression stats.stackexchange.com/questions/tagged/logistic+regression
  • Jeg får indtryk af nogle af dine svar under mit svar, at du ' er i kommunikation med en tredjepart, måske en vejleder eller en sådan, videresender svar og svar på dem. Er dette tilfældet?
  • Ikke helt – I ' Jeg arbejder med et markedsundersøgelsesteam, der lejlighedsvis anmoder om eller foreslår ting, men da analysen ikke er ' t deres primære ekspertise, efterlader de mig generelt med delvis info, der har brug for udfyldning eller afklaring.

Svar

Der er flere muligheder.

( i) Du kan lave en test med to prøver af binomiale proportioner / to prøveproportionsprøver.

Med din stikprøvestørrelse skal den normale tilnærmelsesprøve d være okay, selvom – du behøver ikke nødvendigvis at bekymre dig om den binomiale del.

(ii) Du kunne lave en chi-kvadrat test af uafhængighed (som også tester lighed i forhold); dette svarer dybest set til den første mulighed, hvis din test er to-halet, eller lignende, kan du lave en $ G ^ 2 $ test.

(iii) Du måske gør en Fisher-test, tror jeg.

(Du kan gøre noget mere kompliceret som en logistisk regression, men jeg kan ikke se behovet her.)

Afhængigt af dit område er 2×2 chi-kvadrat test sandsynligvis mest sandsynligt at være kendt for andre mennesker, der ser på det. Hvis du vil have en ensidig test, er de to prøveproportionsprøver vejen at gå.

Kommentarer

  • Mit problem med at lave en 2×2 chi-kvadrat er, at det ' sandsynligvis fortæller mig, at antallet af accept vs afvis er forskellige; “>

er fint, men hvad jeg virkelig vil vide, er, om X vs Y accepterer tal er forskellige.

  • Du tager fejl. Den 2×2 chi-firkant er faktisk betinget på margenerne og sammenligner proportionerne (det vil sige en af to ting det ikke ' t test det accept vs afvisningsmargen); der er fire forskellige proportioners sammenligninger, der alle svarer til nøjagtig den samme chi-kvadratværdi, inklusive den ene yo du vil have. Hvis dette ikke er klart for dig, opfordrer jeg dig til at gøre det eksplicit som en test af to eksempler på proportioner og præsentere det på den måde (og for din egen forståelse, gør det som et chi-kvadrat og se dig få den samme p-værdi så længe du behandler andre overvejelser det samme).
  • Jeg har ikke ' ikke formuleret mit punkt godt; problemet med en chi-kvadrat test er, at resultaterne ' ikke skelner mellem Accept vs Reject er anderledes, og X vs Y er anderledes. At fortælle mig, at en kombination af de to generelt er forskellige, svarer ikke ' ikke spørgsmålet, så jeg har brug for en anden test.
  • Du er forvirret. Er du enig i, at en lige forskel i acceptforholdene for X og Y måler den forskel, du vil teste?
  • For at teste det er det ' vigtigt for standardiser (divider med dens standardafvigelse). Du ' er enig i, at en sådan skalering ikke ' ikke ændrer, hvilke sager der er mest ekstreme (dem, du vil afvise)? Hvis du ' laver en test med to haler, svarer ekstremerne til, at accept-forholdet for X er meget større end for Y, og omvendt. Er alt i orden hidtil?

    • Skriv et svar

    Din e-mailadresse vil ikke blive publiceret. Krævede felter er markeret med *