Comment puis-je effectuer un test du chi carré lorsque 20 % des cellules dont le nombre attendu est inférieur à 5 ?J'ai reçu ces messages d'avertissement (voir ci-dessous) après avoir effectué une analyse avec certaines variables. Donc, pour résoudre ce problème, j'ai lu dans un livre de statistiques que je devais suivre certaines étapes indiquées afin de corriger le problème, telles que "Si la plus petite fréquence cellulaire attendue est inférieure à cinq, l'analyste doit recoder une ligne ou une colonne. variable, combinant des lignes ou des colonnes jusqu'à ce qu'une fréquence cellulaire attendue adéquate soit atteinte.
Cependant, je ne comprends pas vraiment cela ni comment le faire dans JMP. Quelqu'un peut-il m'expliquer comment je pourrais modifier les choses afin de ne pas recevoir son message d'avertissement, que ce soit via les instructions du livre que je viens de mentionner ou d'une meilleure manière ? J'ai également entendu dire que je peux également utiliser le test du pêcheur ?
Merci!
Re : Comment corriger les cellules dont le nombre attendu est inférieur à 5 ?Merci Mark d'être resté avec moi jusqu'à présent ! J'ai essayé de regrouper les niveaux et de faire toutes les choses que vous avez mentionnées. Et idiot, j'ai réalisé que j'avais regardé les décomptes réels, oubliant qu'ils ne sont pas les mêmes que les décomptes attendus, c'est ce que vous disiez plus tôt, que la validité n'est pas basée sur des décomptes nuls mais sur des décomptes attendus moindres. que 5. Je le savais déjà mais ça m'est passé par-dessus la tête. Quoi qu'il en soit, désolé pour ça. En regardant maintenant mes résultats après avoir effectué tous les changements et ajustements que vous avez suggérés, il semble qu'avec mes données, il y ait toujours cette (ou ces) cellule(s) persistante(s) qui ont attendu des comptes inférieurs à 1, comme dans l'exemple ci-dessous (Figure 1). .
J'ai trouvé cette ligne directrice sur un site Web : "Si les deux variables ont 4 à 6 niveaux, alors vous pouvez faire confiance aux résultats si l'une des conditions suivantes est vraie :
1. Toutes les cellules s’attendent à un décompte d’au moins 2.
2. Toutes les cellules s'attendaient à un décompte d'au moins 1, et 50 % ou moins des cellules s'attendaient à un décompte inférieur à 5."
Et donc j'espère au moins satisfaire le deuxième point, mais comme vous pouvez le voir, l'une des cellules sous Neutre/D/SD ne suffit pas tout à fait. En fin de compte, après avoir reçu votre suggestion (ainsi que d'autres sur les forums) d'utiliser d'autres tests d'association pour les données ordinales, j'essaierai d'expérimenter en utilisant d'autres tests adaptés aux données ordinales si je ne peux pas faire grand-chose de plus. Mais j'aimerais quand même savoir si je pourrais éventuellement utiliser la méthode du chi carré pour ces données. À moins que vous ne me suggériez fortement de passer à autre chose et d'utiliser des tests d'association pour les données ordinales, car cela donnerait de meilleurs résultats.
De plus, je ne sais pas exactement comment effectuer des mesures ordinales d'association sur JMP, mais je suppose que lorsque vous utilisez la fonction Ajuster Y par X, elle effectue automatiquement tous ces tests pour vous en fonction de la nature de vos données. Comme je l'ai découvert en cliquant sur l'onglet orange à côté de "Contingence..." et en sélectionnant Mesures d'association, cela m'a montré toutes ces sorties pour de nombreux tests différents (figure 2), dont certains ont été reconnus comme des tests de données ordinales. comme Somers. Est-ce ainsi que je trouve les résultats d'analyse pour différents tests sans avoir à sélectionner manuellement le bon test comme le ferait SPSS ?
Figure 1Figure 1Figure 1
Figure 2Figure 2 Figure 2
Re : Comment corriger les cellules dont le nombre attendu est inférieur à 5 ?Voyons ce que nous pouvons faire.
Tout d’abord, je crois que les rôles Y et X sont inversés. Les réponses (par exemple, Neutre) doivent être dans le rôle Y (niveaux en haut du tableau de contigence). Deuxièmement, votre exemple de variable prédictive X est ordinale. Il s’agit d’un classement d’activité cycliste décroissante. En tant que tel, vous devez (1) appliquer l'ordinal type de modélisation et (2) ajouter un Ordre des valeurs propriété de colonne . Par exemple, dans l'exemple que vous avez publié, le premier niveau affiché devrait probablement être le dernier niveau après Moins d'une fois par semaine. Vous pourrez peut-être tirer parti de la nature ordinale de X et Y et utiliser un outil plus puissant. test d'association que le tableau de contingence Chi carré.
Le fait que vous n'obteniez aucune réponse ou seulement quelques réponses dans les niveaux adjacents signifie que vous pouvez les regrouper en un seul niveau. L'exemple que vous montrez a essentiellement une masse positive : il présente 8 réponses neutres ou négatives sur 190. Vous avez beaucoup d'observations, mais les répartir sur 25 cellules signifie que vous risquez d'échouer au contrôle de validité.
Re : Comment corriger les cellules dont le nombre attendu est inférieur à 5 ?Oui, je suis conscient que la validité est basée sur des cellules dont le nombre attendu est inférieur à 5. Je viens de mettre en évidence ces cellules pour montrer pourquoi je ne pourrais pas combiner les niveaux puisqu'il y avait des cellules avec un nombre attendu inférieur à 5 sur les deux niveaux. neutre et les niveaux de désaccord.
Eh bien, il est dommage que j'aie besoin de ces logiciels pour faire ce test. Alors y a-t-il une autre solution à mon problème ?
Re : Comment corriger les cellules dont le nombre attendu est inférieur à 5 ?Tout d’abord, une précision : la validité n’est pas basée sur des comptes nuls, mais sur des cellules dont les comptes attendus sont inférieurs à cinq.
JMP fournit le test exact uniquement pour les tableaux de contingence 2x2. JMP Pro ou SAS/STAT fournit le test exact pour les tables plus volumineuses.
Re : Comment corriger les cellules dont le nombre attendu est inférieur à 5 ?Merci à vous deux pour vos réponses, je les ai trouvées très utiles. Mais j'ai trouvé un autre problème dans d'autres parties de mes données. Votre solution consistant à combiner les niveaux et à n'avoir que 3 niveaux fonctionne dans certaines circonstances. Mais dans les résultats ci-dessous, je ne pense pas pouvoir faire cela car vous pouvez voir qu'il y a tout simplement trop de cellules qui ont des valeurs attendues nulles à plusieurs niveaux, ce qui rend difficile leur combinaison. Je pense donc que le test exact de Fisher est le dernier recours dont je dispose pour résoudre ce problème. Mais je voudrais demander comment puis-je faire le test de Fisher dans JMP lorsque mes variables ont plusieurs catégories, ce qui donne des tableaux comportant de nombreuses lignes/colonnes (par exemple 4x5, 5x5) alors que le test exact de Fisher nécessite un tableau 2x2 ?
Re : Comment corriger les cellules dont le nombre attendu est inférieur à 5 ?Le test du Chi carré utilisé dans la plateforme Contingence nécessite qu'au moins 80 % des cellules aient un nombre attendu supérieur à 5 sinon la somme des Chi carrés de la cellule n'aura pas de distribution du Chi carré et donc votre test ( p -value) ne sera pas valide.
La solution habituelle et simple dans de tels cas consiste à combiner les niveaux. Par exemple, dans votre cas, vous pouvez remplacer les cinq niveaux par seulement trois (Pas d'accord, Neutre, D'accord) et voir si votre hypothèse est valide. Cette méthode n’exclut aucune donnée de l’analyse.
Re : Comment corriger les cellules dont le nombre attendu est inférieur à 5 ?Les données sont, quelles sont les données. Les statistiques sont basées sur les relations entre les différentes cellules. Vous pourrez peut-être surmonter le problème en augmentant le nombre de points de données, mais cela nécessiterait d'obtenir plus de sujets. Toutes les concaténations ou éliminations que vous choisissez d’effectuer doivent être évaluées à partir du monde réel. Souvent, les très petits nombres de cellules n’ont aucun sens en raison du faible nombre de réponses. Dans ces cas-là, vous ne pouvez de toute façon pas vous faire une opinion sur ces résultats. Même si vous les laissiez là, je ne voudrais de toute façon pas faire de déclaration sur ces cellules. Les supprimer peut donc vous permettre de montrer des relations plus fortes avec les données restantes.
Re : Comment corriger les cellules dont le nombre attendu est inférieur à 5 ?Alors, existe-t-il un moyen de résoudre ce problème sans modifier les données de manière significative ? Ou les méthodes que vous avez mentionnées n’affecteront-elles pas de manière significative les résultats ?
Re : Comment corriger les cellules dont le nombre attendu est inférieur à 5 ?Vos préoccupations sont valables. Et ce que j'ai illustré est une méthode qui vous permet de réduire ou d'éliminer des données afin que vous puissiez répondre aux exigences du test statistique. Mais comme vous l’indiquez, cette méthode a un coût.
Re : Comment corriger les cellules dont le nombre attendu est inférieur à 5 ?Mais si j'élimine ces réponses, cela n'éliminera-t-il pas également leurs données de mon analyse, ce qui modifierait les résultats puisque j'exclus certaines réponses ? Je ne sais pas vraiment dans quelle mesure l'élimination des répondants résout le problème ; quels répondants dois-je éliminer ? Pourriez-vous expliquer comment l'une ou l'autre de ces deux solutions pourrait résoudre mon problème, car j'ai du mal à comprendre le concept. Parce que d'après ce que je vois, si je combine des colonnes, qu'en est-il des données dans les colonnes qui ont eu quelques réponses ? Ces informations ne sont-elles pas utiles même si une seule personne a sélectionné cette option, comme l'option « Je ne sais pas » ? Merci!
Re : Comment corriger les cellules dont le nombre attendu est inférieur à 5 ?J'ai effectué une analyse rapide de vos résultats (ce qui signifie que mon point de vue statistique est peut-être loin d'être précis), il semble que peu de répondants aient répondu « Pas d'accord » ou « Fortement en désaccord ». Vous voudrez peut-être faire l’une des deux choses suivantes. Soit éliminez ces répondants, soit recodez leurs réponses.
Pour éliminer ces réponses, vous pouvez ouvrir un filtre de données local en accédant au triangle rouge en haut de l'écran et en sélectionnant Filtre de données local. Là, vous pourrez sélectionner uniquement les données souhaitées. Vous pouvez également accéder au tableau de données, sélectionner toutes les lignes qui correspondent à l'un des choix, puis cliquer avec le bouton droit sur la colonne d'état de la ligne pour l'une des lignes sélectionnées, et sélectionner "Masquer et exclure". Lorsque vous réexécuterez l’analyse, ces lignes seront exclues de l’analyse.
Si vous souhaitez recoder, allez dans la colonne en question, "Le recyclage peut.........", sélectionnez cette colonne, puis dans le panneau Colonnes à gauche du tableau de données, cliquez sur le triangle rouge. et sélectionnez Recoder. La fenêtre qui apparaît vous permettra de combiner les options En désaccord et Fortement en désaccord ou peut-être de prendre ces deux choix et de les déplacer en Neutre.
