Aiutami a dare un senso al significato dei risultati delle analisi Chi-SquareCiao a tutti,
Qui ho eseguito la presenza di un passeggero di automobile (1 = sedile anteriore, 2 = sedile posteriore) contro gravità incidente (1 = fatale, 2 = grave, 3 = leggero).
Sto avendo problemi a capire i risultati. Capisco che il conteggio previsto e il conteggio effettivo è quello che mi interessa, ma come faccio a sapere se la differenza tra questi due conteggi è significativo.
Grazie in anticipo!
Ri: Aiutami a dare un senso al significato dei risultati di Chi-Square AnalysesNo, un odds ratio rappresenta la forza dell'associazione, non il significato (statistica campione del chi quadrato), quindi è il rapporto tra le probabilità di un risultato per i diversi livelli del predittore o della variabile esplicativa. Ad esempio, potresti chiedere qual è il rapporto di probabilità per Gravità = 3 quando Passeggero = 0 contro Passeggero = 2.
Devi usare Analizzare > Fit Model in ordine Utilizzare la piattaforma logistica ordinale per adattarsi al modello di regressione logistica. Quindi salva le formule di probabilità che possono essere utilizzate per calcolare le quote e i rapporti di probabilità desiderati.
Ri: Aiutami a dare un senso al significato dei risultati di Chi-Square AnalysesMr.Bailey,
" Il tuo campione è molto grande quindi è possibile rilevare associazioni deboli. Mentre le prove suggeriscono fortemente l'ipotesi alternativa (c'è un'associazione), il valore quadrato R 0,0053 indica che questa associazione non fornisce molte informazioni predittive. Il rapporto di probabilità indica la forza dell'associazione. "
Ok, fantastico. Il rapporto di probabilità che hai menzionato è il rapporto tra l'atteso e l'osservato?
Ri: Aiutami a dare un senso al significato dei risultati di Chi-Square AnalysesSe non c'è alcuna associazione, la distribuzione marginale rimane indipendente dal livello della variabile predittore. Questa quantità è fornita dai totali di colonna (conteggio) nella parte inferiore della tabella di contingenza. Il valore previsto si basa sulla distribuzione marginale. Quindi il valore previsto per la prima cella per Gravità = 1 e Car Passenger = -1 è 475 * (1792/181384) e così via. Il conteggio osservato viene confrontato con il valore atteso se non vi è alcuna associazione che utilizza una distanza del chi quadrato: (Conteggio previsto) ^ 2 / Previsto. Il quadrato chi per la prima cella è (1-4.69281) ^ 2 / 4.69281 = 2.9059. La radice quadrata della cella chi quadrata è il residuo di Pearson e ti dà un'idea dei livelli più importanti dell'ipotesi alternativa. Infine, si aggiungono tutte le statistiche delle celle per ottenere il quadrato chi campione (etichettato come Pearson nella tabella in basso). La statistica campionaria segue una distribuzione quadrata chi sotto l'ipotesi nulla e un campione ampio. Il valore atteso è i gradi di libertà = (n riga - 1) (n col - 1) = (4-1) (3-1) = 6. La statistica campionaria 780.77 è molto più grande di 6 e indica una forte evidenza contro l'ipotesi nulla.
Il tuo campione è molto grande quindi è possibile rilevare associazioni deboli. Mentre le prove suggeriscono fortemente l'ipotesi alternativa (c'è un'associazione), il valore quadrato R 0,0053 indica che questa associazione non fornisce molte informazioni predittive. Il rapporto di probabilità indica la forza dell'associazione.
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