1 / 7

Fisher -féle egzakt próba Asszociációs mérőszámok

Fisher -féle egzakt próba Asszociációs mérőszámok. Statisztika II., 3. alkalom. Fisher-féle egzakt próba. Függetlenség és homogenitás-vizsgálatra alkalmazható eljárás. A khi-négyzet próbát szokás vele helyettesíteni ha N <20 , vagy valamelyik cella gyakorisága <5.

vernon-ballard
Télécharger la présentation

Fisher -féle egzakt próba Asszociációs mérőszámok

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Fisher-féle egzakt próbaAsszociációs mérőszámok Statisztika II., 3. alkalom

  2. Fisher-féle egzakt próba Függetlenség és homogenitás-vizsgálatra alkalmazható eljárás. A khi-négyzet próbát szokás vele helyettesíteni ha N<20, vagy valamelyik cella gyakorisága <5. Általában 2x2-es kontingencia tábla esetén használjuk, mert nagyon számolásigényes. A felső, egyoldali szignifikancia szintet közvetlenül számítja. 1. Megkeressük a legkisebb gyakoriságot tartalmazó cellát 2. A hozzá tartozó átló elemeit csökkentjük, ezzel egy időben a másik átló elemeit növeljük, lépésenként eggyel. Mindaddig, míg az eredetileg választott cellában a gyakoriság nulla nem lesz. Minden lépésben kiszámoljuk: 3. A kapott P értékeket összeadjuk.

  3. Fisher-féle egzakt próba A lányok hajlamosabbak-e a skizofréniára? H0: Fiúk és a lányok nem különböznek a skizofréniára való hajlam tekintetében. 1. 2. 3.

  4. A khi-négyzet eloszlásból származtatható asszociációs mérőszámok A khi-négyzet próba teszteli két változó függetlenségét (vagy az egyik függését a másiktól). Ha az érték nulla, függetlenek, de a kapcsolat erősségének a statisztika értéke nem jó mutatója, mert függvénye a mintanagyságnak, a szabadsági foknak, így egyéb mérőszámokat használunk az asszociáció erősségének kifejezésére. Az ideális mutató nulla és egy közötti értékeket vehetne fel. A (phi) együttható értéke függetlenség esetén nulla. 2x2-es kontingencia táblázat esetén maximális értéke egy, ennél nagyobb táblázat esetén értéke túllépheti az egyet. A Pearson féle kontingencia (C) együttható értéke szintén nulla függetlenség esetén. Nulla és egy közötti balról zárt intervallumbeli értékeket vehet fel (egynél kisebb). A Cramer féle V együttható függetlenség esetén a nulla értéket veszi fel, értékei 0 és 1 közt mozognak, mindkét szélsőértéket felvehetik. k a képletben a kisebb a két változó lehetséges értékeinek száma közül.

  5. Az asszociáció erőssége (Guilford, 1950) 0 : nincs kapcsolat < 0.2 : gyenge, majdnem hanyagolható kapcsolat 0.2 - 0.4 : biztos, de gyenge kapcsolat 0.4 - 0.7 : közepesen erős kapcsolat 0.7 - 0.9 : markáns kapcsolat 0.9 - 1 : erős függő kapcsolat

  6. Cohen Kappa Két nominális változó egybehangzóságát vizsgáló mérőszám. Tesztek érvényességének vizsgálatára vagy kódolás egybehangzóságának vizsgálatára használják. H0: A két kategorizáció egymástól független. K 0-0.4 gyenge 0.4-0.6 közepes 0.6-0.8 jó 0.8-1 kiváló

  7. Goodman-Kruskal féle λ Egy nominális változó egy másik nominális változóra vonatkozó predikciós értekét kifejezó asszociációs mérőszám. PRE elv: Proportional Reduction in predictive Error Egy változó segítségével bejósolni egy másik változót csak akkor van értelme, ha az csökkenti a becslés hibáját. Az arányos hibacsökkenést a következő módon fejezhetjük ki: Ez a Goodman-Kruskal féle λ segítségével a következőképpen néz ki: A nullától eltérő értékek függést jeleznek, néhány tizedes is erős függést jelez.

More Related