Wie kann ich einen Chi-Quadrat-Test durchführen, wenn 20 % der Zellen mit einer erwarteten Anzahl weniger als 5 haben?Ich habe diese Warnmeldungen erhalten (siehe unten), nachdem ich einige Analysen mit einigen Variablen durchgeführt habe. Um dieses Problem zu beheben, habe ich in einem Statistikbuch gelesen, dass ich einige darin aufgeführte Schritte befolgen muss, um das Problem zu beheben, z. B. „Wenn die kleinste erwartete Zellhäufigkeit weniger als fünf beträgt, sollte der Analyst eine Zeile oder Spalte neu kodieren.“ variabel, wobei Zeilen oder Spalten kombiniert werden, bis eine angemessene erwartete Zellfrequenz erreicht ist.
Allerdings verstehe ich das nicht wirklich und weiß auch nicht, wie man es in JMP macht. Kann mir jemand erklären, wie ich Dinge ändern könnte, damit ich seine Warnmeldung weder durch die Anweisungen aus dem Buch, die ich gerade erwähnt habe, noch auf eine bessere Weise erhalte? Ich habe auch gehört, dass ich alternativ den Fisher-Test verwenden kann?
Danke!
Betreff: Wie korrigiere ich die Zellen, deren erwartete Anzahl unter 5 liegt?Danke Mark, dass du bisher bei mir geblieben bist! Ich habe versucht, die Level zusammenzufassen und alle Dinge zu tun, die Sie erwähnt haben. Und dumm, ich habe gemerkt, dass ich mir die tatsächlichen Zählungen angesehen und vergessen habe, dass sie nicht mit den erwarteten Zählungen übereinstimmen, was Sie vorhin gesagt haben, dass die Gültigkeit nicht auf Nullzählungen basiert, sondern auf erwarteten Zählungen, die geringer sind als 5. Ich wusste das bereits, aber es ging mir einfach über den Kopf. Wie dem auch sei, es tut mir leid. Wenn ich mir jetzt meine Ergebnisse ansehe, nachdem ich alle von Ihnen vorgeschlagenen Änderungen und Anpassungen vorgenommen habe, scheint es, dass es bei meinen Daten immer diese eine (oder zwei) verbleibende(n) Zelle(n) gibt, deren Anzahl weniger als 1 erwartet hat, wie im folgenden Beispiel (Abbildung 1). .
Ich habe diese Richtlinie auf einer Website gefunden: „Wenn beide Variablen 4 bis 6 Stufen haben, können Sie den Ergebnissen vertrauen, wenn eine der folgenden Aussagen zutrifft:
1. Alle Zellen haben eine erwartete Anzahl von mindestens 2.
2. Alle Zellen haben eine erwartete Anzahl von mindestens 1 und 50 % oder weniger der Zellen haben eine erwartete Anzahl von weniger als 5.
Ich hoffe also, zumindest den zweiten Punkt zu erfüllen, aber wie Sie sehen können, reicht eine der Zellen unter Neutral/D/SD nicht ganz aus. Letztendlich werde ich jedoch, nachdem ich Ihren Vorschlag (und andere aus Foren) erhalten habe, andere Assoziationstests für Ordinaldaten zu verwenden, versuchen, mit anderen Tests zu experimentieren, die für Ordinaldaten geeignet sind, wenn ich nicht viel mehr tun kann. Aber ich würde trotzdem gerne Ihre Meinung dazu hören, ob ich überhaupt in der Lage sein könnte, die Chiquadrat-Methode für diese Daten zu verwenden. Es sei denn, Sie schlagen mir dringend vor, einfach damit fortzufahren und Assoziationstests für Ordinaldaten zu verwenden, da dies zu besseren Ergebnissen führen würde.
Außerdem bin ich mir nicht ganz sicher, wie man ordinale Assoziationsmaße in JMP durchführt, aber ich vermute, dass bei Verwendung der Funktion „Y nach X anpassen“ alle diese Tests automatisch für Sie durchgeführt werden, je nachdem, wie Ihre Daten aussehen. Als ich auf die orangefarbene Tab-Schaltfläche neben „Kontingenz …“ klickte und Assoziationsmaße auswählte, wurden mir alle diese Ausgaben für viele verschiedene Tests angezeigt (Abbildung 2), von denen ich einige als Tests für Ordinaldaten erkannte wie Somers. Finde ich so die Analyseergebnisse für verschiedene Tests, ohne den richtigen Test manuell auswählen zu müssen, wie es SPSS erfordern würde?
Figure 1Figure 1Abbildung 1
Figure 2Figure 2 Figur 2
Betreff: Wie korrigiere ich die Zellen, deren erwartete Anzahl unter 5 liegt?Mal sehen, was wir tun können.
Zunächst einmal glaube ich, dass die Y- und X-Rollen vertauscht sind. Die Antworten (z. B. Neutral) sollten in der Y-Rolle erfolgen (Ebenen, die über den oberen Rand der Kontigenztabelle verlaufen). Zweitens ist Ihr Beispiel einer Prädiktorvariablen X ordinal. Dabei handelt es sich um eine Rangliste der abnehmenden Fahrradaktivität. Daher sollten Sie (1) die Ordnungszahl anwenden Modellierungstyp und (2) füge a hinzu Wertbestellung Spalteneigenschaft . Beispielsweise sollte in dem von Ihnen geposteten Beispiel die erste angezeigte Stufe wahrscheinlich die letzte Stufe nach „Weniger als einmal pro Woche“ sein. Möglicherweise können Sie die ordinale Natur von X und Y ausnutzen und eine leistungsfähigere Variante verwenden Assoziationstest als die Kontingenztabelle Chi-Quadrat.
Die Tatsache, dass Sie in angrenzenden Ebenen keine oder nur wenige Antworten erhalten, bedeutet, dass Sie diese in einer einzigen Ebene zusammenfassen können. Das von Ihnen gezeigte Beispiel hat im Wesentlichen eine ausschließlich positive Masse: Es weist 8 neutrale oder negative Antworten von 190 auf. Sie haben viele Beobachtungen, aber wenn Sie diese auf 25 Zellen verteilen, besteht die Wahrscheinlichkeit, dass Sie die Gültigkeitsprüfung nicht bestehen.
Betreff: Wie korrigiere ich die Zellen, deren erwartete Anzahl unter 5 liegt?Ja, mir ist bewusst, dass die Gültigkeit auf Zellen mit einer erwarteten Anzahl von weniger als 5 basiert. Ich habe diese Zellen nur hervorgehoben, um zu zeigen, warum ich die Ebenen nicht kombinieren konnte, da es auf beiden Zellen Zellen mit einer erwarteten Anzahl von weniger als 5 gab Neutral und die Unstimmigkeitsebenen.
Nun, es ist bedauerlich, dass ich diese Software benötigen würde, um diesen Test durchzuführen. Gibt es also eine andere Lösung für mein Problem?
Betreff: Wie korrigiere ich die Zellen, deren erwartete Anzahl unter 5 liegt?Zunächst eine Klarstellung: Die Gültigkeit basiert nicht auf Nullzählungen, sondern auf Zellen mit erwarteten Zählungen unter fünf.
JMP bietet den genauen Test nur für 2x2-Kontingenztabellen. JMP Pro oder SAS/STAT bieten den genauen Test für größere Tabellen.
Betreff: Wie korrigiere ich die Zellen, deren erwartete Anzahl unter 5 liegt?Vielen Dank euch beiden für eure Antworten, ich fand sie sehr hilfreich. Aber ich habe in anderen Teilen meiner Daten ein anderes Problem gefunden. Ihre Lösung, Ebenen zu kombinieren und nur drei Ebenen zu haben, funktioniert unter bestimmten Umständen. Aber in den folgenden Ergebnissen glaube ich nicht, dass ich dies tun kann, da Sie sehen, dass es einfach zu viele Zellen gibt, die auf mehreren Ebenen null erwartete Werte haben, was es schwierig macht, sie zu kombinieren. Ich denke, der exakte Fisher-Test ist der letzte Ausweg, um dieses Problem zu beheben. Aber ich würde gerne fragen, wie ich den Fisher-Test in JMP durchführen kann, wenn meine Variablen mehrere Kategorien haben, was zu Tabellen mit zahlreichen Zeilen/Spalten führt (z. B. 4x5, 5x5), während der genaue Fisher-Test eine 2x2-Tabelle erfordert?
Betreff: Wie korrigiere ich die Zellen, deren erwartete Anzahl unter 5 liegt?Der in der Contingency-Plattform verwendete Chi-Quadrat-Test erfordert, dass mindestens 80 % der Zellen ein haben erwartete Anzahl größer als 5 ist, sonst weist die Summe der Zell-Chi-Quadrate keine Chi-Quadrat-Verteilung auf und Ihr Test ( P -Wert) ist ungültig.
Die übliche, einfache Lösung in solchen Fällen ist die Kombination von Ebenen. In Ihrem Fall könnten Sie beispielsweise die fünf Stufen durch nur drei ersetzen (stimme nicht zu, neutral, stimme zu) und prüfen, ob Ihre Annahme gültig ist. Auf diese Weise werden keine Daten von der Analyse ausgeschlossen.
Betreff: Wie korrigiere ich die Zellen, deren erwartete Anzahl unter 5 liegt?Die Daten sind, was die Daten sind. Die Statistiken basieren auf den Beziehungen zwischen den verschiedenen Zellen. Möglicherweise können Sie das Problem lösen, indem Sie die Anzahl der Datenpunkte erhöhen, aber dafür wären mehr Probanden erforderlich. Alle Verkettungen oder Eliminierungen, die Sie durchführen möchten, müssen anhand der realen Welt bewertet werden. Oftmals sind die sehr geringen Zellzahlen aufgrund der geringen Anzahl an Antworten bedeutungslos. In solchen Fällen kann man zu diesen Ergebnissen sowieso keine Meinung abgeben. Selbst wenn Sie sie also drin ließen, möchte ich zu diesen Zellen sowieso keine Aussage machen. Wenn Sie sie entfernen, können Sie daher möglicherweise stärkere Beziehungen zu den verbleibenden Daten aufzeigen.
Betreff: Wie korrigiere ich die Zellen, deren erwartete Anzahl unter 5 liegt?Gibt es also eine Möglichkeit, dieses Problem zu beheben, ohne die Daten wesentlich zu ändern? Oder haben die von Ihnen genannten Methoden keinen wesentlichen Einfluss auf die Ergebnisse?
Betreff: Wie korrigiere ich die Zellen, deren erwartete Anzahl unter 5 liegt?Ihre Bedenken sind berechtigt. Und was ich gezeigt habe, ist eine Methode, mit der Sie Daten reduzieren oder eliminieren können, damit Sie die Anforderungen des statistischen Tests erfüllen können. Aber wie Sie bereits angedeutet haben, ist diese Methode mit Kosten verbunden.
Betreff: Wie korrigiere ich die Zellen, deren erwartete Anzahl unter 5 liegt?Aber wenn ich diese Antworten eliminiere, werden dadurch nicht auch ihre Daten aus meiner Analyse entfernt, was die Ergebnisse verändern würde, da ich einige Antworten ausschließe? Ich bin mir nicht wirklich sicher, wie das Eliminieren der Befragten das Problem lösen kann. Welche Befragten sollte ich eliminieren? Könnten Sie mir erklären, wie die beiden Maßnahmen mein Problem lösen könnten, da es mir schwerfällt, das Konzept zu verstehen? Denn soweit ich das sehe, wenn ich Spalten kombiniere, wie wäre es dann mit den Daten in den Spalten, die ein paar Antworten hatten? Sind diese Informationen nicht nützlich, selbst wenn nur eine Person diese Option ausgewählt hat, beispielsweise die Option „Ich weiß nicht“? Danke!
Betreff: Wie korrigiere ich die Zellen, deren erwartete Anzahl unter 5 liegt?Ich habe Ihre Ergebnisse kurz überprüft (was bedeutet, dass mein statistischer Standpunkt möglicherweise nicht genau ist). Es scheint, dass nur wenige Befragte mit „Stimme nicht zu“ oder „Stimme überhaupt nicht zu“ geantwortet haben. Vielleicht möchten Sie eines von zwei Dingen tun. Entfernen Sie entweder diese Befragten oder kodieren Sie ihre Antworten neu.
Um diese Antworten zu eliminieren, können Sie einen lokalen Datenfilter öffnen, indem Sie zum roten Dreieck oben in der Anzeige gehen und Lokaler Datenfilter auswählen. Dort können Sie nur die gewünschten Daten auswählen. Sie können auch zur Datentabelle gehen, alle Zeilen auswählen, die einer der Auswahlmöglichkeiten entsprechen, dann mit der rechten Maustaste auf die Zeilenstatusspalte für eine der ausgewählten Zeilen klicken und „Ausblenden und ausschließen“ auswählen. Wenn Sie die Analyse erneut ausführen, werden diese Zeilen aus der Analyse ausgeschlossen.
Wenn Sie eine Neucodierung vornehmen möchten, gehen Sie zu der betreffenden Spalte „Recycling kann …“, wählen Sie diese Spalte aus und klicken Sie dann im Spaltenbereich links in der Datentabelle auf das rote Dreieck und wählen Sie Neu kodieren. Im daraufhin angezeigten Fenster können Sie die Optionen „Ich stimme nicht zu“ und „Trifft überhaupt nicht zu“ kombinieren oder beide Optionen auswählen und sie auf „Neutral“ verschieben
