두 장치 각각을 수락하거나 거부하는 참가자 그룹 인 데이터 세트가 있는데, 두 기기는 서로 다른 비율로 허용됩니다. 요약 표는 다음과 같습니다.
Overall Acceptance Accept Reject X 124 20 Y 111 33 X 의 허용 비율과 X사이의 차이를 결정하는 가장 좋은 통계 테스트는 무엇입니까? Y의 합격률이 중요합니까? 저는 이진 데이터에 익숙하지 않아서 여기 깊이 있습니다.
댓글
- 당신은 로지스틱 회귀를 찾고 있습니다. stats.stackexchange.com/questions/tagged/logistic+regression
- 내 답변 아래에 귀하의 답변에서 인상을 받았습니다. ' 제 3 자 (아마도 감독자 등)와 연락하여 답변 및 응답을 전달합니다.이 경우에 해당합니까?
- 정답이 아닙니다. ' 때때로 무언가를 요청하거나 제안하는 시장 조사 팀과 협력하고 있지만 분석이 주요 전문 지식이 아니기 때문에 ' 일반적으로 필요한 부분 정보를 제공합니다. 채우기 또는 설명.
답변
여러 옵션이 있습니다.
( i) 이항 비율의 2- 표본 검정 / 두 표본 비율 검정을 수행 할 수 있습니다.
표본 크기를 사용하면 정규 근사값을 구할 수 있습니다. 그래도 괜찮습니다. 이항 부분에 대해 반드시 걱정할 필요는 없습니다.
(ii) 카이 제곱 독립성 테스트를 수행 할 수 있습니다 (비율의 동일성을 테스트하기도 함); 이것은 기본적으로 테스트가 양측 테스트 인 경우 첫 번째 옵션과 동일하거나 유사하게 $ G ^ 2 $ 테스트를 수행 할 수 있습니다.
(iii) 할 수 할 수 있습니다 . 피셔 테스트라고 생각합니다.
(로지스틱 회귀와 같이 더 복잡한 작업을 수행 할 수 있지만 여기서는 필요하지 않습니다.)
귀하의 지역에 따라 2×2 카이-제곱 테스트는 아마도 다른 사람에게 친숙 할 가능성이 가장 높습니다. 단측 테스트를 원하면 두 표본 비율 테스트가 적합합니다.
댓글
- 2×2 카이 제곱을 수행 할 때의 문제는 ' 승인과 거부 숫자가 다르다고 말할 가능성이 있다는 것입니다. ' 괜찮습니다.하지만 제가 정말로 알고 싶은 것은 X 대 Y 수락 숫자가 다른지 여부입니다.
- 당신은 착각합니다. 2×2 카이 제곱은 실제로 여백을 조건화하고 비교합니다. 비율 (즉, 수락 및 거부 여백을 테스트하지 하지 않은 ' 두 가지 중 하나), 4 i> 모두 정확히 동일한 카이 제곱 값에 해당하는 서로 다른 비율 비교 당신은 원합니다. 이것이 명확하지 않은 경우 두 표본 비율 검정으로 명시 적으로 수행하고 그런 방식으로 제시 할 것을 촉구합니다 (자신의 이해를 위해 카이 제곱으로 수행하고 동일한 p- 값을 얻음 다른 고려 사항을 동일하게 취급하는 한).
- ' 제 요점을 잘 설명하지 못했습니다. 카이 제곱 검정의 문제는 결과가 ' 수락과 거부가 다르고 X와 Y가 다르다는 것을 구별하지 않는다는 것입니다. 두 가지의 조합이 전반적으로 다르다고 말해도 ' 질문에 답할 수 없으므로 다른 테스트가 필요합니다.
- 혼란 스럽습니다. X와 Y에 대한 수락 비율의 직선 차이가 테스트하려는 차이를 측정한다는 데 동의하십니까?
- 이를 테스트하려면 ' 표준화합니다 (표준 편차로 나눕니다). 귀하는 ' 이러한 확장이 ' 가장 극단적 인 사례 (거부하려는 사례)를 변경하지 않는다는 데 동의하십니까? ' 양측 테스트를 수행하는 경우 극단은 X에 대한 수락 비율이 Y보다 훨씬 더 크고 반대의 경우에 해당합니다. 지금까지는 괜찮습니까?