Хи-квадрат, запуталась =( Опции

[CatenaR]

Пытаясь проанализировать рассчитанные математиком значения хи-квадратов, не могу понять, как их получили. К сожалению, автор расчётов уже никому ничего не объяснит..

Насколько я смогла с нуля изучить хи-квадрат, им проверяют значимость расхождения наблюдаемых и ожидаемых частот (по крайней мере, это нужно было сделать с этими данными).
У меня есть таблица данных и есть значения хи и р, но используя изученную в сети формулу, я получаю вообще другие значения
Задачей было доказать достоверность разницы между группами. n=приближенные+значимые; точные являются частью приближенных.

Кто-нибудь может объяснить, в чём хитрость? Очевидно, я что-то не учитываю, ибо не понимаю =(

Сообщение отредактировал CatenaR - 14.08.2018 - 13:36

[DrgLena]

СatenaR, вам провели 9 сравнений долей представленных в таблице, по 3 сравнения на каждую строку. Доли рассчитаны по группам 1,2 и 3, т.е. из 98, 481 и 381. Первое сравнение 72,4% и 47,8% приведены хи-кв для сравнения долей без поправок на множественность подобных сравнений. Поскольку спросить про корректность такого подхода теперь уже не у кого, то можно и не комментировать.

[CatenaR]

СatenaR, вам провели 9 сравнений долей представленных в таблице, по 3 сравнения на каждую строку. Доли рассчитаны по группам 1,2 и 3, т.е. из 98, 481 и 381. Первое сравнение 72,4% и 47,8% приведены хи-кв для сравнения долей без поправок на множественность подобных сравнений. Поскольку спросить про корректность такого подхода теперь уже не у кого, то можно и не комментировать.

Большое спасибо Вам, уже понятнее!)
Не могли бы Вы дать какую-нибудь ссылку, где я могла бы почитать про механизм описанного расчёта?

Я тупо сравнила проценты по формуле для хи-квадрата (1): [квадрат разницы (значение группы 2 - значение группы 1), делённый на значение группы 1], но у меня получились совсем другие результаты =(

Т.е. предполагается, что такой подход некорректный?..

Сообщение отредактировал CatenaR - 1.08.2018 - 09:48

[100$]

Я тупо сравнила проценты по формуле для хи-квадрата (1): [квадрат разницы (значение группы 2 - значение группы 1), делённый на значение группы 1], но у меня получились совсем другие результаты =(

Т.е. предполагается, что такой подход некорректный?..

Жуть. Кошмар.
Хи2=(O-E)^2/E, где O-наблюдаемая частота, E-ожидаемая частота.
В формулу хи-квадрата нельзя подставлять %%. Только абсолютные частоты.

[CatenaR]

Жуть. Кошмар.
Хи2=(O-E)^2/E, где O-наблюдаемая частота, E-ожидаемая частота.
В формулу хи-квадрата нельзя подставлять %%. Только абсолютные частоты.

Ой, беда. Подскажите, как сравнить абсолютные значения в группах с разным n? Или каким другим методом сравнить достоверность разницы процентов?

[100$]

Ой, беда. Подскажите, как сравнить абсолютные значения в группах с разным n? Или каким другим методом сравнить достоверность разницы процентов?

Подскажу, конечно. Отчего ж не подсказать хорошему человеку.
Пусть в выборке объемом n1=10 3 объекта имеют интересующее исследователя свойство.
Пусть в выборке n2=20 таковых уже 12.

Стряпаем таблицу сопряженности из наблюдаемых частот:

3__7
12_8

Тогда таблица ожидаемых частот
5__5
10_10

Считаем: хи-квадрат=(3-5)^2/5+(7-5)^/5+(12-10)^2/10+(8-10)^2/10=.8+.8+.4+.4=2.4. Степеней свобоы: df=1. Достигаемый уровень значимости:p-value=хи2расп(2,4;1)=,121335.
Нулевая гипотеза о равенстве долей не отвергается.

В среде статистических расчетов R все то же самое проделывает функция prop.test{stats}.

> prop.test(c(3,12),c(10,20),correct=F)

2-sample test for equality of proportions without continuity
correction

data: c(3, 12) out of c(10, 20)
X-squared = 2.4, df = 1, p-value = 0.1213
alternative hypothesis: two.sided
95 percent confidence interval:
-0.65604514 0.05604514
sample estimates:
prop 1 prop 2
0.3 0.6

[CatenaR]

Подскажу, конечно. Отчего ж не подсказать хорошему человеку.
Пусть в выборке объемом n1=10 3 объекта имеют интересующее исследователя свойство.
Пусть в выборке n2=20 таковых уже 12.

Стряпаем таблицу сопряженности из наблюдаемых частот:

3__7
12_8

Тогда таблица ожидаемых частот
5__5
10_10

Считаем: хи-квадрат=(3-5)^2/5+(7-5)^/5+(12-10)^2/10+(8-10)^2/10=.8+.8+.4+.4=2.4. Степеней свобоы: df=1. Достигаемый уровень значимости:p-value=хи2расп(2,4;1)=,121335.
Нулевая гипотеза о равенстве долей не отвергается.

В среде статистических расчетов R все то же самое проделывает функция prop.test{stats}.

> prop.test(c(3,12),c(10,20),correct=F)

2-sample test for equality of proportions without continuity
correction

data: c(3, 12) out of c(10, 20)
X-squared = 2.4, df = 1, p-value = 0.1213
alternative hypothesis: two.sided
95 percent confidence interval:
-0.65604514 0.05604514
sample estimates:
prop 1 prop 2
0.3 0.6

Спасибо, попробую