フィッシャーの正確検定の解釈こんにちは！JMP DOE を使用して行った実験を分析しています。フィッシャーの正確検定の結果 (下図) の使用に興味があります。JMP ヘルプ サイトで読んでいたところ、表の値は P 値として考慮されないと書かれていますが、これらの値は通常の確率値として解釈できますか。それとも、データを解釈する別の方法がありますか。
基本的なデータ分析とモデリングデータの探索と視覚化実験計画法ウィンドウズRe: フィッシャーの正確検定の解釈解決策をありがとうございました。
Re: フィッシャーの正確検定の解釈@MedianPuppy4982 さん、良い質問ですね。私の推測では (JMP の人たちはここで参加するかもしれません)、2x2 の場合、p 値を計算するためのより直接的な方法 (たとえば、二項分布に基づく方法) があると思います。一般的な rxc の場合、p 値は、観測されたテーブルの確率以下の確率を持つすべてのテーブル (行と列の合計が同じ) の確率の合計として計算されます。
Re: フィッシャーの正確検定の解釈こんにちは@MRB3855 !
ご協力ありがとうございます。その理由はわかりますか? それとも、フィッシャーの正確検定の 2x2 テーブルの一般的なルールなのでしょうか?
Re: フィッシャーの正確検定の解釈こんにちは@MedianPuppy4982と@Mark_Bailey : 混乱の原因がわかりました。
こちら: フィッシャーの正確検定レポート (jmp.com)
そこにはこう書かれています。
「フィッシャーの正確検定レポートには次の情報が含まれます。
表の確率 (P)
観測された表の確率。これは テストのp値。
両側確率≤ P
両側検定の有意確率 ( p値)。
上記は、以下のサンプル スクリーンショット (バイナリ応答と 3 つのレベル ファクターがあります) のように、テーブルが 3 行 2 列である一般的な rxc テーブルの場合に当てはまります。
しかし、2 x 2 の場合 ( @MedianPuppy4982のように)、 @MedianPuppy4982 の出力に示されているように p 値のみが返されます。
Re: フィッシャーの正確検定の解釈それらは p 値です。別の解釈をしたドキュメントのページへのリンクを送っていただけますか?
実験における対立仮説は何ですか? それは両側仮説ですか、それとも片側仮説ですか?
