2: Тести на номінальні змінні
- 2.1: Точний тест на правильність придатності
- Основна мета статистичного тесту - відповісти на питання: «Яка ймовірність отримати результат, подібний до моїх спостережуваних даних, якщо нульова гіпотеза була правдою?» Якщо дуже малоймовірно отримати спостережувані дані під нульовою гіпотезою, ви відкидаєте нульову гіпотезу. Точні тести, такі як точний тест на придатність, різні. Тестової статистики немає; натомість ви безпосередньо обчислюєте ймовірність отримання спостережуваних даних за нульовою гіпотезою.
- 2.2: Аналіз потужності
- Багато статистичних тестів були розроблені для оцінки розміру вибірки, необхідного для виявлення певного ефекту, або для оцінки розміру ефекту, який може бути виявлений при певному розмірі вибірки. Для того, щоб зробити аналіз потужності, потрібно вказати розмір ефекту. Це розмір різниці між вашою нульовою гіпотезою та альтернативною гіпотезою, яку ви сподіваєтеся виявити. Для прикладних та клінічних біологічних досліджень може бути дуже певний розмір ефекту, який ви хочете виявити.
- 2.3: Випробування Chi-Square на доброзичливість
- Використовуйте тест хі-квадрат на правильність придатності, коли у вас є одна номінальна змінна з двома або більше значеннями. Ви порівнюєте спостережувані підрахунки спостережень у кожній категорії з очікуваними підрахунками, які ви обчислюєте, використовуючи якесь теоретичне очікування. Якщо очікувана кількість спостережень у будь-якій категорії занадто мала, тест на хі-квадрат може дати неточні результати, і замість цього слід використовувати точний тест.
- 2.4: G - Випробування на доброзичливість
- Використовуйте G-тест на правильність придатності, коли у вас є одна номінальна змінна з двома або більше значеннями (наприклад, чоловічий і жіночий, або червоні, рожеві та білі квіти). Ви порівнюєте спостережувані підрахунки чисел спостережень у кожній категорії з очікуваними підрахунками, які ви обчислюєте, використовуючи якесь теоретичне очікування.
- 2.5: Випробування незалежності Chi-квадрат
- Використовуйте тест на незалежність хі-квадрат, коли у вас є дві номінальні змінні, кожна з яких має два або більше можливих значень. Ви хочете знати, чи відрізняються пропорції для однієї змінної між значеннями іншої змінної.
- 2.6: G - випробування незалежності
- Використовувати G—тест незалежності, коли у вас є дві номінальні змінні і ви хочете побачити, чи пропорції однієї змінної відрізняються для різних значень іншої змінної. Використовуйте його, коли розмір вибірки великий.
- 2.7: Точний тест Фішера
- Використовуйте точний тест Фішера, коли у вас є дві номінальні змінні. Ви хочете знати, чи відрізняються пропорції для однієї змінної між значеннями іншої змінної.
- 2.8: Малі числа в Chi-квадраті та G-тестах
- Хі-квадрат і G - тести на відповідність або незалежність дають неточні результати, коли очікувані цифри невеликі. Коли розміри вибірки занадто малі, вам слід використовувати точні тести замість тесту chi-square або G-test.
- 2.9: Повторні G - випробування на доброзичливість
- Ви використовуєте повторюваний G - тест на доброту придатності, коли у вас є дві номінальні змінні, одна з двома або більше біологічно цікавими значеннями (наприклад, червоні проти рожеві та білі квіти), інша представляє різні репліки одного і того ж експерименту (різні дні, різні місця, різні пари батьків). Ви порівнюєте спостережувані дані із зовнішнім теоретичним очікуванням (наприклад, очікуваним співвідношенням 1:2: 1 в генетичному хресті).
- 2.10: Тест Кокрана-Мантеля-Хейнзеля
- Використовуйте тест Кокрана-Мантеля-Хаензеля (який іноді називають тестом Мантеля-Хаензеля) для повторних випробувань незалежності. Найпоширеніша ситуація полягає в тому, що у вас є кілька таблиць незалежності 2 × 2; ви аналізуєте вид експерименту, який ви аналізуєте за допомогою тесту на незалежність, і ви робили експеримент кілька разів або в декількох місцях.