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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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最小化母群體特性要求的統計檢定
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。
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。
McNemar檢定是用來評估2個關聯或相依的群組在一個2類別的名義尺度變項回應上是否有所改變的一種無母數檢定。McNemar檢定類似關聯樣本t檢定,同樣適用在2個相依樣本上,最大差別在於前者的依變項為名義尺度的間斷變項而後者為等距或比率尺度的連續變項。