期待されるセルの 20% の数が 5 未満の場合、カイ 2 乗検定を行うにはどうすればよいですか?いくつかの変数を使用して分析を行った後、これらの警告メッセージが表示されました (下記を参照)。 この問題を解決するには、次のような問題を修正するためにいくつかの手順に従う必要があると統計の本で読みました。「予想されるセル頻度の最小値が 5 未満の場合、アナリストは行または列を再コード化する必要がある」適切な期待セル周波数が達成されるまで、行または列を組み合わせて変数を調整します。」
しかし、これについても、JMP でどのように行うのかもよくわかりません。 私が今言及した本の指示、またはより良い方法のいずれかによって、警告メッセージが表示されないように変更を加える方法を誰かが説明してもらえますか? 代わりにフィッシャーテストを使用できるとも聞きました。
ありがとう！
Re: 予想される数が 5 未満のセルを修正するにはどうすればよいですか?マーク、ここまで付き合ってくれてありがとう！ レベルをまとめて折りたたんで、あなたが言及したことをすべて実行してみました。 そして愚かな愚かな私は、実際のカウントが予想カウントと同じではないことを忘れて、実際のカウントを見ていたことに気づきました。これはあなたが先ほど言っていたことであり、妥当性はゼロカウントではなく、予想カウントよりも少ないことに基づいているということです5よりも。 このことはすでに知っていましたが、それは私の頭を越えました。 とにかく、それはごめんなさい。 あなたが提案したすべての変更と調整を行った後の結果を見ると、私のデータでは、以下の例のように、カウントが 1 未満であることが予想される 1 つ (または 2 つ) の残留セルが常に存在するようです (図 1)。 。
Web サイトで次のガイドラインを見つけました。「両方の変数の水準が 4 ～ 6 である場合、次のいずれかが真であれば結果を信頼できます。
1. すべてのセルの期待カウントは少なくとも 2 です。
2. すべてのセルの期待カウントが少なくとも 1 であり、50% 以下のセルの期待カウントが 5 未満です。」
したがって、少なくとも 2 番目の点を満たしたいと考えていますが、ご覧のとおり、Neutral/D/SD の下にあるセルの 1 つが完全には満たしていません。 ただし、最終的には、順序データに他の相関テストを使用するというあなたの提案 (およびフォーラムからの他の提案) を受け取った後、これ以上できることがなければ、順序データに適した他のテストを使用して実験してみます。 しかし、最終的にこのデータに対してカイ二乗法を利用できるかどうかについて、あなたの考えを聞きたいと思っています。 より良い結果が得られるため、ここから先に進み、順序データに関連性テストを使用することを強く提案されない限り。
また、JMP で関連性の順序測定を行う方法は正確にはわかりませんが、Fit Y by X 関数を使用すると、データの内容に応じてこれらすべてのテストが自動的に実行されるのではないかと思います。 「Contingency..」の横にあるオレンジ色のタブボタンをクリックして「関連性の測定」を選択すると、さまざまなテストの出力がすべて表示され (図 2)、そのうちのいくつかは順序データのテストとして認識されました。サマーズドのように。これは、SPSS のように適切なテストを手動で選択する必要がなく、さまざまなテストの分析結果を見つける方法でしょうか?
Figure 1Figure 1図1
Figure 2Figure 2図2
Re: 予想される数が 5 未満のセルを修正するにはどうすればよいですか?何ができるか見てみましょう。
まず、Y と X の役割が逆になっていると思います。 応答 (例: 中立) は Y 役割 (Contigency テーブルの最上位にあるレベル) にある必要があります。 次に、予測子変数 X の例は序数です。 自転車アクティビティの減少ランキングです。 したがって、(1) 序数を適用する必要があります。モデリングタイプ(2) を追加します。値の順序付け列プロパティ。 たとえば、投稿した例では、表示される最初のレベルは、「週に一度未満」の後の最後のレベルである可能性があります。 X と Y の序数の性質を利用して、より強力な関数を使用できるかもしれません。関連テスト分割表カイ二乗よりも。
隣接するレベルで応答がまったくないか、ほんのわずかしか返されていないという事実は、それらを 1 つのレベルに折りたたむことができることを意味します。 あなたが示した例は、基本的にすべて正の質量を持ちます。190 のうち 8 つの中立または負の応答を示します。 多数の観測値がありますが、それらが 25 セルに分散している場合、妥当性チェックに失敗する可能性が高くなります。
Re: 予想される数が 5 未満のセルを修正するにはどうすればよいですか?はい、妥当性が期待カウントが 5 未満のセルに基づいていることは承知しています。両方のセルに期待カウントが 5 未満のセルがあったため、レベルを結合できない理由を示すためにそれらのセルを強調表示しました。中立と不一致のレベル。
このテストを行うためにこれらのソフトウェアを入手する必要があるのは残念です。 それで、私の問題に対する他の解決策はありますか？
Re: 予想される数が 5 未満のセルを修正するにはどうすればよいですか?まず最初に説明します。有効性はゼロ カウントに基づいているのではなく、期待されるカウントが 5 未満であるセルに基づいています。
JMP は、2x2 分割表に対してのみ正確なテストを提供します。 JMP Pro または SAS/STAT は、より大きなテーブルに対して正確なテストを提供します。
Re: 予想される数が 5 未満のセルを修正するにはどうすればよいですか?お二人ともご回答いただき、大変参考になりました。 しかし、データの他の部分で別の問題を発見しました。 レベルを結合し、レベルを 3 つだけにするソリューションは、状況によっては機能します。 しかし、以下の結果では、複数のレベルで期待値がゼロのセルが多すぎるため、結合することが困難であることがわかるため、これを行うことはできないと思います。 したがって、フィッシャーの正確検定は、この問題を解決する最後の手段であると思います。 しかし、変数に複数のカテゴリがあり、多数の行/列 (4x5、5x5 など) を持つテーブルが生成され、フィッシャーの正確テストでは 2x2 テーブルが必要な場合、JMP でフィッシャー テストを行うにはどうすればよいでしょうか。
Re: 予想される数が 5 未満のセルを修正するにはどうすればよいですか?Contingency プラットフォームで使用されるカイ二乗検定では、少なくとも 80% のセルが予想される数5 より大きい場合、セルのカイ 2 乗の合計はカイ 2 乗分布を持たないため、テスト ( p -value) は無効になります。
このような場合の通常の簡単な解決策は、レベルを結合することです。 たとえば、あなたの場合、5 つのレベルを 3 つのレベル (同意しない、どちらでもない、同意する) に置き換えて、自分の仮定が有効かどうかを確認します。 この方法では、分析からデータが除外されません。
Re: 予想される数が 5 未満のセルを修正するにはどうすればよいですか?データとは、データとは何か。 統計は、異なるセル間の関係に基づいています。 データ ポイントの数を増やすことでこの問題を解決できる可能性がありますが、それにはより多くの被験者を取得する必要があります。 実行することを選択した連結または削除は、現実世界から評価する必要があります。 多くの場合、応答数が少ないため、非常に少ない細胞数は意味がありません。 そのような場合、とにかくその結果について意見を引き出すことはできません。 したがって、たとえそれらを残したとしても、私はいずれにしてもそれらのセルについて何も述べたくありません。 したがって、それらを削除すると、残りのデータとのより強い関係を示すことができる場合があります。
Re: 予想される数が 5 未満のセルを修正するにはどうすればよいですか?では、データを大幅に変更せずにこの問題を解決する方法はあるのでしょうか? それとも、あなたが言及した方法は結果に大きな影響を与えませんか？
Re: 予想される数が 5 未満のセルを修正するにはどうすればよいですか?あなたの懸念はもっともです。 ここで説明したのは、統計テストの要件を満たすためにデータを折りたたんだり削除したりできる方法です。 しかし、ご指摘のとおり、この方法にはコストがかかります。
Re: 予想される数が 5 未満のセルを修正するにはどうすればよいですか?しかし、これらの回答を除外すると、一部の回答を除外しているため、分析からそのデータも削除され、結果が変わってしまうことになりませんか? 回答者を排除することで問題がどのように解決されるのか、私にはよくわかりません。どの回答者を除外すればよいでしょうか? 概念を理解するのが難しいので、これら 2 つのいずれかを実行すると問題が解決する可能性があることを説明していただけますか。 なぜなら、私が見たところ、列を結合すると、いくつかの応答があった列内のデータはどうなるでしょうか? 「わからない」という選択肢をたった一人の人が選んだとしても、その情報は役に立つのではないでしょうか？ ありがとう！
Re: 予想される数が 5 未満のセルを修正するにはどうすればよいですか?あなたの結果をざっと調べてみましたが (つまり、私の統計的観点は正確ではない可能性があります)、「そう思わない」または「全くそう思わない」と答えた回答者はほとんどないようです。 したがって、2 つのことのうち 1 つを実行するとよいでしょう。 それらの回答者を削除するか、回答を再コード化してください。
これらの応答を排除するには、表示の上部にある赤い三角形に移動し、[ローカル データ フィルター] を選択して、ローカル データ フィルターを開きます。 そこで必要なデータのみを選択できます。 データ テーブルに移動し、選択肢のいずれかに一致する行をすべて選択し、選択した行の 1 つの行状態列を右クリックして、[非表示と除外] を選択することもできます。 分析を再実行すると、それらの行は分析から除外されます。
再コード化する場合は、問題の列「Recycling can.....」に移動し、その列を選択して、データ テーブルの左側にある列パネルで赤い三角形をクリックします。をクリックして「再コード化」を選択します。 ポップアップするウィンドウでは、「同意しない」と「非常に同意しない」を組み合わせたり、両方の選択肢を選択して「中立」に移動したりすることができます。
