проблема с анкетами, метод (критерий) для сравнения Опции

[vasilisa]

Добрый вечер!
Пожалуйста, помогите!
Извините за простейший вопрос, но никак не могу найти ответ.
У меня есть 3 группы врачей: из Москвы, Перми и Волгограда. Они отвечали на вопросы за 3 стандартными вариантами ответов: да, нет, не могу ответить. Какой способ и критерий надо использовать для сравнения различий между этими группами (значение р)?
Заранее всем большое спасибо.

[vasilisa]

Спасибо за замечание.

У нас было 3 группы врачей из 3-х разных городов. Количество респондентов 1500.
Например на вопрос знают ли они что такое доказательная медицина ответили следующим образом:

Ответы Город 1 Город 2 Город 3
Да 650 350 80
Нет 150 190 60
Не могу ответить 8 8 4

Есть ли статистически значимое отличие между знаниями врачей 3-х городов? Проблема состоит вот в чем. Если было бы 2 города и 2 варианта ответов, надо бы было строить таблицу 2х2 и сравнивать 2 выборки с использованием критерия хи-квадрат или критерия Фишера. Но что делать, если у меня 3 группы и 3 варианта ответов?

Заранее большое спасибо.

[100$]

Спасибо за замечание.

У нас было 3 группы врачей из 3-х разных городов. Количество респондентов 1500.
Например на вопрос знают ли они что такое доказательная медицина ответили следующим образом:

Ответы Город 1 Город 2 Город 3
Да 650 350 80
Нет 150 190 60
Не могу ответить 8 8 4

Есть ли статистически значимое отличие между знаниями врачей 3-х городов? Проблема состоит вот в чем. Если было бы 2 города и 2 варианта ответов, надо бы было строить таблицу 2х2 и сравнивать 2 выборки с использованием критерия хи-квадрат или критерия Фишера. Но что делать, если у меня 3 группы и 3 варианта ответов?

Заранее большое спасибо.

Итак, по порядку.

1. Таблицы сопряженности применяются не для поиска различий, а для выявления связей типа корреляции для качественных признаков ("сопряженность" в данном случае есть синоним слова "связь").

2.Вы имеете три выборки. Выборочное исследование ориентировано на проверку двух видов гипотез: а) гипотезы о средней б) гипотезы о доле.
Поскольку в вашем случае ни о каких средних и речи быть не может, соответственно проверяем гипотезы о доле.
Их обычно формулируют в следующем виде:
а) проверка о равенстве доли единиц, обладающих определенным признаком, нормативу (проще говоря, проверяем гипотезу о том, что все три выборки извлечены из одной генеральной совокупности с долей умных, н-р, 50% и долей дураков - тоже 50%;

б) сравнение долей единиц, обладающих определенным признаком, в двух совокупностях.

Поэтому поиск различий между знаниями врачей трех городов можно свести к проверке гипотезы о доле во втором варианте ее формулировки (т.е. вариант "б"): проверить долю ответов "да" в трех выборках попарно.



Применительно к данному случаю вариант ответа типа "затрудняюсь ответить" очевидно неудачный, поскольку его вообще-то можно сунуть в любую анкету, безотностильно к сути заданных вопросов.

[nokh]

1. Таблицы сопряженности применяются не для поиска различий, а для выявления связей типа корреляции для качественных признаков ("сопряженность" в данном случае есть синоним слова "связь").

Не совсем так. Они годятся и для поиска различий, и для поиска связей, т.к. расчёт ожидаемых в обоих случаях приводит к одним и тем же числам. Но в первом случае после величины критерия логично приводить показатели "величины эффекта", демонстрирующие силу различий, а во втором - специфические меры ассоциации (типа коэффициента сопряжённости Пирсона) позволяющие выразить тесноту связи числом. Это как и с дисперсионным анализом. Казалось бы метод чисто для нахождения различий, однако если после него рассчитать компоненты дисперсии, то можно вычисли коэффициент внутрикласовой корреляции, т.е. показатель отражающий связь. Применительно к таблицам сопряжённости полезно рассматривать аж 3 модели по терминологии Сокала и Рольфа (Biometry, 1995). Книга появилась в сети. Благодаря ссылке на другом форуме (http://molbiol.ru/forums/index.php?showtopic=514503) наконец-то скачал то, что конспектировал в конце 90-х!

Сообщение отредактировал nokh - 26.11.2012 - 16:45

[100$]

Не совсем так. Они годятся и для поиска различий, и для поиска связей, т.к. расчёт ожидаемых в обоих случаях приводит к одним и тем же числам. Но в первом случае после величины критерия логично приводить показатели "величины эффекта", демонстрирующие силу различий, а во втором - специфические меры ассоциации (типа коэффициента сопряжённости Пирсона) позволяющие выразить тесноту связи числом. Это как и с дисперсионным анализом. Казалось бы метод чисто для нахождения различий, однако если после него рассчитать компоненты дисперсии, то можно вычисли коэффициент внутрикласовой корреляции, т.е. показатель отражающий связь. Применительно к таблицам сопряжённости полезно рассматривать аж 3 модели по терминологии Сокала и Рольфа (Biometry, 1995). Книга появилась в сети. Благодаря ссылке на другом форуме (http://molbiol.ru/forums/index.php?showtopic=514503) наконец-то скачал то, что конспектировал в конце 90-х!

Что ж, спасибо за науку, буду знать.
Ну а, скажем, точный критерий Фишера для таблиц 3х3 существует?