Fisher精確檢驗是一種用于小樣本的統計顯著性檢驗,它是用于分析列聯表的眾多檢驗之一,列聯表顯示了兩個或多個變量之間的相互作用。該檢驗由英國科學家羅納德·費舍爾發明,它之所以被稱為精確檢驗,是因為它準確地計算了統...
Fisher精確檢驗是一種用于小樣本的統計顯著性檢驗,它是用于分析列聯表的眾多檢驗之一,列聯表顯示了兩個或多個變量之間的相互作用。該檢驗由英國科學家羅納德·費舍爾發明,它之所以被稱為精確檢驗,是因為它準確地計算了統計顯著性,而不是使用近似值性別與養寵物有關。要理解Fisher精確測試的原理,必須了解列聯表是什么以及如何使用它。在最簡單的例子中,列聯表中只有兩個變量需要比較。通常,這是分類變量。舉個例子,假設你正在進行一項關于性別與養寵物是否相關的研究。在這項研究中有兩個分類變量:性別,男性或女性,以及寵物的擁有量在最右邊設置一個列聯表,另一個在左邊,因此在每個變量的組合中都有一個方框。下面是示例研究的列聯表,假設對24個人進行調查:寵物主人不是寵物主人總人數1910女性11314總數121224Fisher精確檢驗計算了與原假設的偏差,即數據中沒有偏差,或者兩個分類變量之間沒有相關性,零假設是,男性和女性擁有寵物的可能性是相等的。Fisher精確檢驗是針對樣本量較小或單元格數之間差異較大的列聯表設計的,如上圖所示。對于樣本量大且表中每個單元格的數字平衡良好的列聯表,Fisher精確檢驗不準確,最好采用卡方檢驗。在分析上表數據時,Fisher精確檢驗用于確定樣本中男女寵物擁有量分布不均的概率。我們知道被調查的24人中有10人擁有寵物,24人中有12人是女性。隨機抽取的10人中有9名女性和1名男性的概率表明樣本中寵物主人的分布具有統計學意義概率用字母p表示費舍爾精確檢驗通過乘以每個邊際總和的階乘來確定上述數據的p值——在上表中,10,14,12,和12——將結果除以每個單元格數的階乘與總和的乘積。階乘是所有小于或等于給定數的正整數的乘積。10!因此,發音為“ten factorial”等于10X9X8X7X6X5X4X3X2X1或3628800(14!)(12!)(12!)/(1!)(9!)(11!)(3!)(24!)。使用計算器,我們可以確定獲得上表中數字的概率低于2%,遠低于假設為真的概率。因此,在研究樣本中,性別與寵物擁有量之間不存在偶然性或顯著關系的可能性
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發表于 2020-08-16 16:11
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- 分類:科學教育