질문의 한 부분에 대해 도움을 드릴 수 있으며, 잠시 시간을 확장하고 싶습니다.셀 카이 제곱 값의 경우 개별 셀에 대한 p 값이 표시된다는 것을 알지 못합니다.셀 카이 제곱 값은 예상 값 (연관 없음의 귀무 가설 하에서)으로부터의 셀 편차를 제곱하고 예상 수로 나눈 값으로 계산됩니다.이러한 셀 카이 제곱 값은 가설 검정을 위해 합산되어 ap 값을 제공합니다.따라서 카이 제곱 테스트가 유의미한 연관성을 보여 주면이를 원인이되는 개별 셀로 다시 매핑하는 방법이 없다고 생각합니다. 이는 모든 셀의 속성입니다 (물론 행 / 열 비율은 가장 큰 차이가있는 곳을 나타냅니다).
가중치에 대한 다른 질문은 제가 지난주에 제기 한 질문과 관련이 있습니다. 아무도 응답하지 않았습니다.가중치와 빈도는 명목 변수에 대해 X 플랫폼에 의한 적합 Y에서 상호 교환 할 수있는 것으로 보입니다.물론 통계적 속성 (예 : 신뢰 구간)은 큰 영향을받습니다.가중치가 인구 조사국 조사에서 발견 된 것과 같은 경우 가중치를 사용할 때 신뢰 구간이 인위적으로 좁습니다 (동일한 영향을 미치기 때문에 가중치 또는 빈도로).그러나 설명 통계는 가중치를 사용하지 않을 때보 다 사용할 때 더 정확하다고 생각합니다.나를 당혹스럽게하는 것은 (그리고 지난주에 내 질문이었습니다) 분포 분석 플랫폼에서 가중치 변수가 무시된다는 것입니다.왜?그리고 왜 X에 의한 적합 Y에서는 사용되지만 분포 분석에서는 사용되지 않습니다.분포 분석에서 가중치 변수를 빈도로 입력하면 결과에 (올바르게) 영향을 주지만 가중치 변수로 사용하면 무시됩니다.그래서 두 플랫폼에서 가중치와 빈도를 다르게 처리하는 것에 대해 혼란 스럽습니다.
응답 해 주셔서 감사합니다. JMP 도움말 소스에서 설명한 셀 카이 제곱 p 값을 참조했습니다. https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/index.shtml#page/jmp/example-of-the-cell-chisq-test.shtml# .여기에서는 관찰 된 개수와 예상 개수를 비교할 때 개별 셀에 대한 p 값을 보는 방법을 안내합니다.
