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無母數檢定
當卡方獨立性檢定的假設檢定指出類別變項間有關聯時,可以透過事後分析來探討哪些情況導致統計顯著的結果。事後分析包括標準化殘差和調整後殘差,標準化殘差為觀察次數和期望次數間相對差異的一個描述統計量,調整後殘差為標準化殘差的改善統計量,可用來和標準分數比較。
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當卡方獨立性檢定的假設檢定指出類別變項間有關聯時,可以透過事後分析來探討哪些情況導致統計顯著的結果。事後分析包括標準化殘差和調整後殘差,標準化殘差為觀察次數和期望次數間相對差異的一個描述統計量,調整後殘差為標準化殘差的改善統計量,可用來和標準分數比較。
勝率比用來測量不同的研究情境和發生結果之間的關聯,可以指出一個情境結果較另一個情境結果的發生可能性有多高。不同於只用一個數值來呈現兩個變項之間關聯強度的關聯性測量,勝率比以更具意義的方法來解釋變項裡各個類別之間的關係,是一種更細緻的效果量呈現方法。
卡方獨立性檢定可用來探討2個類別變項間是否具有關聯性,但從顯著性檢定的結果無法知道2個變項間的關聯程度,也就是效果量的大小。關聯性的測量是呈現效果量的一種方法,包括phi、列聯係數和Cramér′s V。這些數值類似相關係數,不過數值僅介於0和1之間。
概似比檢定是一種可用來分析類別變項的統計檢定方法,利用最大概似理論,透過列聯表的分析來檢驗變項之間是否具有關聯性。由於檢定統計量帶有卡方分配的型態,所以也稱為最大概似卡方檢定。當樣本數較大的時候,概似比檢定的分析結果會相似於卡方檢定的分析結果。
相依樣本是2個群組使用相同或配對參與者的一種研究設計,樣本間具有關聯性。當要比較2個相依樣本時,通常會依據依變項的測量尺度來選擇統計檢定方法,包括母數檢定的關聯樣本t檢定和無母數檢定的符號檢定、Wilcoxon配對符號等級檢定、McNemar檢定和邊際同質性檢定。