2 x 2分割表のイエーツ連続性補正

2 x 2分割表のイェーツ連続性訂正について、現場の人々から意見を集めたいと思います。ウィキペディアの記事では、調整が長すぎる可能性があると記載されているため、限られた意味でのみ使用されています。ここの関連記事では、それ以上の洞察は得られません。

これらのテストを定期的に使用している人々に、あなたはどう思いますか？補正を使用する方が良いですか。

また、95％の信頼水準で異なる結果が得られる実際の例。これは宿題の問題でしたが、私たちのクラスはイェーツの連続性補正をまったく扱っていないので、あなたが私のために私の宿題をしていないことを知って簡単に眠ってください。

samp <- matrix(c(13, 12, 15, 3), byrow = TRUE, ncol = 2)
colnames(samp) <- c("No", "Yes")
rownames(samp) <- c("Female", "Male")

chisq.test(samp, correct = TRUE)
chisq.test(samp, correct = FALSE)    

イェーツの修正は、フィッシャーの「正確な」テストと同様に、より保守的なテストになります。

これは、ステファネスク他によるイェーツの連続性補正の使用に関するオンラインチュートリアルです。これは、連続性の体系的な補正のさまざまな欠陥を明確に示しています（p。4-6）。Agresti（CDA 2002）を引用して、「イェーツ（1934）はフィッシャーが正確なテストのために彼に超幾何学を提案したと述べた」、それがの連続性を修正したバージョンにつながった。Agrestiはまた、フィッシャーの検定は、コンピューターが大量のサンプル（p。ここで重要なのは、テストの選択は、質問とそれらのそれぞれによって行われる仮定に実際に依存するということです（たとえば、フィッシャーのテストの場合、マージンは固定されていると仮定します）。$\chi^2$

あなたの場合、フィッシャー検定と修正された一致し、値は5％を超えます。通常の場合、値がモンテカルロアプローチ（を参照）を使用して計算されると、有意性にも達しません。のp χ 2$\chi^2$$p$$\chi^2$$p$simulate.p.value

小さなサンプルサイズの問題とフィッシャーのテストの多用に対処する他の有用なリファレンスには、次のものが含まれます。

• I.キャンベル、カイ2乗、フィッシャーアーウィンによる2 x 2の表の小標本の推奨、Statistics in Medicine 26（19）：3661-3675、2007。
• マークG.ハビランド、連続性に関するイェーツの修正と2×2分割表の分析、Statistics in Medicine 9（4）：363–367、1990。

イェーツの修正が心配になるほどカウントが低い場合（例のように）、おそらくフィッシャーの正確確率検定を使用する必要があります。それ以外の場合は、2x2テーブルでカイ2乗検定を使用した後、ログオッズ比z検定で検定を確認することをお勧めします。