z********n
发帖数: 710 | 1 有两个population, 分别有两个百分比成功率，请问能用chi-square来test
significant difference吗？谢了。 |
z********n
发帖数: 710 | |
m*******1
发帖数: 855 | |
A****1
发帖数: 33 | 4 try Fisher's exact test.
【在 z********n 的大作中提到】
: 有两个population, 分别有两个百分比成功率，请问能用chi-square来test
: significant difference吗？谢了。
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r**********9
发帖数: 174 | 5 先弄个contigency table 在用chi square test
【在 z********n 的大作中提到】
: 有两个population, 分别有两个百分比成功率，请问能用chi-square来test
: significant difference吗？谢了。
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z********n
发帖数: 710 | 6 so contigency table should look like:
Value 1 Value 2 Total
Exp. Act. Exp. Act.
Value 1 44 50 56 50 100
Value 2 36 30 44 50 80
and then do the chi-square calculation.
Is this called Pearson's Chi-Square?
Thanks |
r**********9
发帖数: 174 | 7 你可以看一下这个test 的 null hypothesis
基本上contigency table 长得是这样的
【在 z********n 的大作中提到】
: so contigency table should look like:
: Value 1 Value 2 Total
: Exp. Act. Exp. Act.
: Value 1 44 50 56 50 100
: Value 2 36 30 44 50 80
: and then do the chi-square calculation.
: Is this called Pearson's Chi-Square?
: Thanks
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z********n
发帖数: 710 | |
m*******1
发帖数: 855 | 9 请教一下楼上几位大虾,为啥不能用t test这个东东阿？ |
v*******e
发帖数: 506 | 10 continious variable use t test, categorical variable use chi square |
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m*******1
发帖数: 855 | 11 是啊，但是感觉那个百分比成功率不应该是continuous 吗？ |
m*********n
发帖数: 119 | 12 那也应该是z test吧，test for two proportions.
【在 m*******1 的大作中提到】
: 是啊，但是感觉那个百分比成功率不应该是continuous 吗？
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m*********n
发帖数: 119 | 13 正解
【在 r**********9 的大作中提到】
: 先弄个contigency table 在用chi square test
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z********n
发帖数: 710 | 14 楼上的，我也有这个考虑。请高手来讲讲什么时候用difference between two
proportions. |
w*******9
发帖数: 1433 | 15 基本功啊，哈哈。这个person's chi-square讲起来高深，其实和Z-test一模一样：
person's chi-square是Z的平方。另外一个区别就是person's chi-square 可以有
correction for discontinuity.
Pearson's chi-square test和Fisher's Exact test 的区别:
1) 前者假设每个group的sample size预先给定，后者假设总的sample size 给定。
2) 前者是个大样本测试(depending on the central limit theorem)，要求数据量大
。后者是精确求p-value, no sample size requirement.
【在 z********n 的大作中提到】
: 楼上的，我也有这个考虑。请高手来讲讲什么时候用difference between two
: proportions.
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l****u
发帖数: 529 | 16 Chisquare is two sided Z. If you want one sided test, then choose Z. |
