Utilizzo dei dati riepilogati per eseguire i test del chi quadratoHo ricevuto questa domanda da un cliente che sta passando da Minitab.Qualcuno si è imbattuto in qualcosa del genere?Tutti i suggerimenti sono apprezzati.
Tre sfide/domande che ho riguardano l'analisi dei dati categoriali e il test del chi quadrato.
(1) Ho notato che se ho tabelle a due vie, come mostrato nella Tabella 1, non posso inserirlo direttamente in JMP a meno che non creo una tabella in formato colonna (Tabella 2). Questo sembra un po' ingombrante in quanto ci vuole un bel po' di tempo per passare dall'uno all'altro... si prega di avvisare se c'è una tale capacità o caratteristica in JMP che può aiutare in questo:
Tabella 1
Tavolo 2
(2) Se completo un test del chi quadrato sui dati sopra e ottengo un valore p inferiore al mio livello alfa di significatività, come faccio a sapere quale/i campione/i/gruppo/i è/sono significativamente diverso da il riposo? Con ANOVA, JMP dispone del test t di Each Pair Student e del test HSD di Tukey per rilevare le differenze tra ciascun gruppo/campione. Come si fa con più set di dati categoriali? Minitab, ad esempio, fornisce il valore p e la tabella/grafici di attesi rispetto a quelli osservati per essere in grado di distinguere i gruppi, secondo la Figura 1 di seguito:
Figura 1
(3) La sfida n. 2 sopra riguardava più set di dati categoriali con 2 risultati. Cosa succede se ho 3 o più risultati? Ad esempio, vedere la tabella 3 di seguito in cui vengono confrontati 5 gruppi (area) e 3 risultati (tipi di errore di fattura). Minitab consente di completare un test del chi quadrato per l'associazione e illustra il confronto delle osservazioni attese rispetto a quelle effettive per ciascun gruppo secondo la Figura 2 di seguito. Come è possibile farlo in JMP? E come vengono inseriti i dati nella tabella dei dati JMP per condurre l'analisi? Posso usare una tabella a 2 vie come in Minitab?
Tabella n. 3
Figura 2
Re: Utilizzo di dati riepilogati per eseguire test Chi SquareLa piattaforma categoriale dovrebbe essere utile qui.
(1) L'utente può creare una nuova colonna di frequenze di guasto effettivo. Quindi, nella piattaforma Categorica, seleziona la scheda Multiplo e metti insieme le colonne False e Actual Fail come colonne Frequenza di risposta. In basso, inserisci LOBP come X, Categoria di raggruppamento e Totale come Dimensione del campione.
(2) Nel report, selezionare Top Red Triangle > Test Response Homogeneity per il test di associazione, quindi Confronta ogni campione per i test a coppie di follow-up. Credo che i valori p per i test a coppie non siano corretti anche se FDR è attivato in Opzioni di test. L'utente potrebbe aver bisogno di una procedura dettagliata per interpretare le lettere di confronto. IMO sono un po 'confusi rispetto alla tabella in alto a destra in quell'output di Minitab (ma potrei essere solo io).
(3) Lo stesso formato a risposta multipla di (2) dovrebbe funzionare di nuovo qui, solo con tutte e tre le colonne di risposta insieme come colonne di frequenza di risposta e un nuovo col totale per la dimensione del campione. Ma nell'esempio mi chiedo se i tipi di errore di fattura si escludono a vicenda, perché in caso contrario i test LR o Pearson non sono appropriati. I tre tipi di errore potrebbero essere analizzati separatamente o forse qualcuno conosce un'analisi alternativa appropriata.
