Если критерии типа хи-квадрат используются в качестве омнибусного теста для таблиц сопряжённости более чем 2х2, то традиционно далее ищут ячейки, наиболее разнящиеся с ожидаемыми согласно нулевой гипотезе частотами. Это делают по стандартизованным остаткам или по отклонениям Фримана-Тьюки. А существуют ли какие-нибудь специальные критерии именно для попарных сравнений в рамках общего хи-квадрата или отношения правдоподобия?

Допустим, с помощью статистических критериев (типа хи-квадрат или Фишера) вы отклонили нулевую гипотезу равенства частот строк таблицы сопряженности. Далее вы хотите знать, частоты каких строк разнятся, и спрашиваете: "Какие существуют методы для попарного сравнения строк?". Одно из решений этой задачи с использованием метода отношения правдоподобия предложено на сайте: http://doctorstat.narod.ru/tech/index_t.html в разделе Кластеризация факторов по степени риска. Преимущество последнего подхода перед попарными сравнениями заключается в отсутствии необходимости применения поправки (Бонферрони и др.) на множественность сравнений и независимости результата от количества сравниваемых строк.

Благодарю! Порыскал в ваших материалах, а также перелопатил значительный сегмент интернета. С сожалением вынужден констатировать, что более-менее распространённых подходов к post-hoc сравнениям в анализе ТС не существует. В качестве таковых авторы предлагают нам использовать анализ остатков. Даже статья, заглавие и подзаголовки которой казалось бы самые что ни на есть нужные, на поверку тоже приводит к анализу остатков с вариантами ( http://www.google.ru/url?sa=t&rct=j&am...355534169,d.bGE )