[問題] 檢定方法的選擇

看板Statistics作者 (〝皿〞)時間7年前 (2016/08/29 14:18), 7年前編輯推噓1(104)
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大家好,小弟最近有個困擾的問題敘述如下: 假設這是一個政黨傾向對某意見的看法的列表, 政黨傾向 | 0 1 2 ... K 而且 (1) K 是偶數 --------------------------------- 支持 | X_0 X_1 X_2 ... X_K (2) X_i+Y_i=N i=1~K --------------------------------- 不支持 | Y_0 Y_1 Y_2 ... Y_K (各政黨傾向抽同樣人數) 欲做檢定: H0:各政黨傾向支持度相同。(p_i i=1~K 相同) H1:各政黨傾向支持度不相同。(至少有個 p_i 不同) 今天觀察到 X_0 較少,所以主觀上會想拒絕 H0 採用下列方法做檢定。 (1) 卡方檢定 一般教科書的做法,找檢定統計量 (O_ij-E_ij)^2/E_ij 全加總 太大就拒絕H0。 (2) F 檢定 假設 X_i ~ind~ Binominal(N,p_i) 由於現在 N 還蠻大的 所以我依中央極限定理: (X_i-N p_i) Z_1 = ------------------ ~iid~ Normal(0,1) sqrt(N p_i(1-p_i)) 由於互相獨立的關係,找其中一個(假設是) Z_2 拿來相減: Z_1-Z_2 ~ Normal(0,2) 剩下的兩兩一組做出 K/2-1 組 Normal(0,2),最後根據定義做出 (Z_1-Z_2/sqrt(2))^2 / 1 ---------------------------------------------------- ~ F(1,K/2-1) Sum{i=2n+1,n=1,2,...,K/2-1} (Z_i-Z_i+1/sqrt(2))^2 /(K/2-1) 在H0的情況下可將上方化簡如下: (X_1-X_2)^2 ----------------------------------------------- ~ F(1,K/2-1) Sum{i=2n+1,n=1,2,...,K/2-1} (X_i-X_i+1)^2 /(K/2-1) 如果這值太大就拒絕H0。 ================================================================= 問題: (1) 小弟的第2個做法合理嗎? (2) 如果方法都合理,檢定結果產生不一致,那要如何取捨? 取捨標準是什麼? (3) 方法(1)中,由於 X_0 如果不是有很明顯的差異,在其他 X_i 都很接近的情況下,根本很難拒絕H0。相反的,在方 法(2)下,其他 X_i 差異小,反而讓我有更大的機率拒絕 H0。這是我目前的想法。如果這想法沒錯的話,方法(2) 是否比較容易拒絕H0?(當然假設也比方法(1)強烈一點) ================================================================== 想請各位指教,謝謝。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 61.64.177.45 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1472451497.A.AAF.html ※ 編輯: linkgll (61.64.177.45), 08/29/2016 14:25:03

08/29 15:08, , 1F
log-linear model,傾向為類別自變數,檢驗不同傾向的o
08/29 15:08, 1F

08/29 15:08, , 2F
dds是否相等。
08/29 15:08, 2F

08/29 16:59, , 3F
不「支持」=「不支持」?必須非友即敵?
08/29 16:59, 3F

09/06 10:55, , 4F
如果 Z1, Z2 是 i.i.d. N(0,1), Z1-Z2 能比較出什麼?
09/06 10:55, 4F

09/06 10:57, , 5F
如果要用 F test, 也不是兩兩配對, 而是用ANOVA的方法.
09/06 10:57, 5F
文章代碼(AID): #1NmzEfgl (Statistics)