Анализ качественных данных Опции

[Scratty]

Здравствуйте! Уже несколько недель ломаю голову и переворачиваю Интернет, но так и не могу выбрать нужный стат. критерий...
Если кратко описать тип данных, которые не могу обсчитать: 1 столбец - нормальное значение параметра /повышенное (т.е. 0 / 1), 2 столбец - наличие инфекции/отсутствие (т.е. тоже 0/1)
Понимаю, что задача мега простая, но решить ее не могу (с анализом качественных данных никогда не сталкивалась) (((
Пыталась обсчитать с помощью Хи-квадрат, но ожидаемая частота получается больше 5, если правильно понимаю - необходим критерий Фишера, но так ли это и как и воспользоваться (SPSS, Statistica) я не знаю...
Буду очень признательная за любой совет!

[Alex_Z]

Подскажите, пожалуйста, как правильно посчитать.
Имею набор данных (ссылка на экселевский файл). Столбцы - три этапа лечения, т.е. выборки связанные. Значения в ячейках - уровни качественной переменной (всего 4 уровня). Если бы переменные были бы дихотомическими, то, вроде бы, можно было проанализировать данные критеринм МакНемара (если две выборки - папарно) или критерием Кохрейна. А если у меня 4 уровня как быть?

Можно оценить связь переменной и факора "этап лечения" фи?

http://zalil.ru/33414839

Сообщение отредактировал Alex_Z - 9.06.2012 - 01:39

[nokh]

Подскажите, пожалуйста, как правильно посчитать.
Имею набор данных (ссылка на экселевский файл). Столбцы - три этапа лечения, т.е. выборки связанные. Значения в ячейках - уровни качественной переменной (всего 4 уровня). Если бы переменные были бы дихотомическими, то, вроде бы, можно было проанализировать данные критеринм МакНемара (если две выборки - папарно) или критерием Кохрейна. А если у меня 4 уровня как быть?

Можно оценить связь переменной и факора "этап лечения" фи?

http://zalil.ru/33414839

Аналогами критерия МакНемара для более чем двух категорий являются тесты на симметрию: Стюарта-Максвела, Бокера и Бхапкара. Все три есть в программах AtteStat (http://attestatsoft.narod.ru/) и MH (http://www.john-uebersax.com/stat/mh.htm). Хотя, скорее всего, ваши 4 уровня являются не номинальными качественными, а упорядоченными качественными переменными - т.е. их можно анализировать ранговыми критериями. Для трёх зависимых выборок затрудняюсь назвать ранговые методы, но можно и попарно 1 с 2 и 2 с 3 с помощью критерия разностей пар Уилкоксона. Про фи не знаю.