Ich habe einen Datensatz, der eine Gruppe von Teilnehmern ist, die jedes der beiden Geräte akzeptieren oder ablehnen, und ich möchte testen, ob das Zwei Geräte werden mit unterschiedlichen Raten akzeptiert. Übersichtstabelle wie folgt:
Overall Acceptance Accept Reject X 124 20 Y 111 33 Was ist der beste statistische Test, um festzustellen, ob der Unterschied zwischen der Akzeptanzrate von X und Die Akzeptanzrate von Y ist signifikant? Ich bin nicht an binäre Daten gewöhnt, daher überfordert.
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- Sie suchen nach logistischer Regression stats.stackexchange.com/questions/tagged/logistic+regression
- Ich habe den Eindruck, dass einige Ihrer Antworten unter meiner Antwort Sie ' stehen in Kommunikation mit einem Dritten, vielleicht einem Vorgesetzten oder einem solchen, und geben Antworten und Antworten an diese weiter. Ist dies der Fall?
- Nicht ganz – I ' Ich arbeite mit einem Marktforschungsteam zusammen, das gelegentlich Dinge anfordert oder vorschlägt, aber da die Analyse nicht ' nicht ihre primäre Expertise ist, hinterlassen sie mir im Allgemeinen Teilinformationen, die benötigt werden Ausfüllen oder Klarstellung.
Antwort
Es gibt verschiedene Optionen.
( i) Sie können einen Zwei-Stichproben-Test mit Binomialproportionen / Zwei-Stichproben-Proportionen durchführen.
Bei Ihrer Stichprobengröße sollte die normale Näherung erfolgen Wäre aber in Ordnung – Sie müssen sich nicht unbedingt um den Binomialteil kümmern.
(ii) Sie könnten einen Chi-Quadrat-Test der Unabhängigkeit durchführen (der auch die Gleichheit der Proportionen testet). Dies entspricht im Wesentlichen der ersten Option, wenn Ihr Test zweiseitig ist oder Sie einen $ G ^ 2 $ -Test durchführen können.
(iii) Sie könnten dies tun Ein Fisher-Test, denke ich.
(Sie könnten etwas Komplizierteres wie eine logistische Regression durchführen, aber ich sehe hier keine Notwendigkeit.)
Abhängig von Ihrer Region ist der 2×2-Chi-Quadrat-Test wahrscheinlich Wenn Sie einen einseitigen Test wünschen, ist der Test mit zwei Stichprobenproportionen der richtige Weg.
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- Mein Problem beim Ausführen eines 2×2-Chi-Quadrats ist, dass ' mir wahrscheinlich sagt, dass die Zahlen“ Akzeptieren „und“ Ablehnen „unterschiedlich sind; ' ist in Ordnung, aber ich möchte wirklich wissen, ob die X- und Y-Akzeptanzzahlen unterschiedlich sind.
- Sie irren sich. Das 2×2-Chi-Quadrat bedingt tatsächlich die Ränder und vergleicht sie die Proportionen (das heißt, eines von zwei Dingen, die nicht ' t den Test- / Ablehnungsspielraum testen); es gibt vier Vergleiche mit unterschiedlichen Anteilen, die alle genau dem gleichen Chi-Quadrat-Wert entsprechen, einschließlich des einen Yo Du willst. Wenn Ihnen dies nicht klar ist, fordere ich Sie auf, dies explizit als Proportionstest mit zwei Stichproben durchzuführen und auf diese Weise darzustellen (und nach Ihrem eigenen Verständnis dann als Chi-Quadrat durchzuführen und zu sehen, dass Sie den gleichen p-Wert erhalten solange Sie andere Überlegungen gleich behandeln).
- Ich habe ' meinen Standpunkt nicht gut artikuliert; Das Problem bei einem Chi-Quadrat-Test besteht darin, dass die Ergebnisse ' nicht zwischen Akzeptieren und Ablehnen und X und Y unterscheiden. Wenn Sie mir sagen, dass eine Kombination der beiden insgesamt unterschiedlich ist, ' die Frage nicht beantworten, brauche ich einen anderen Test.
- Sie sind verwirrt. Würden Sie zustimmen, dass ein direkter Unterschied in den Akzeptanzverhältnissen für X und Y den Unterschied misst, den Sie testen möchten?
- Um dies zu testen, ist es ' wichtig standardisieren (durch Standardabweichung dividieren). Sie ' stimmen zu, dass eine solche Skalierung ' nicht ändert, welche Fälle am extremsten sind (diejenigen, die Sie ablehnen möchten)? Wenn Sie ' einen zweiseitigen Test durchführen, entsprechen die Extreme dem Akzeptanzverhältnis für X, das viel größer als für Y ist, und umgekehrt. Bis jetzt alles in Ordnung?