タグ付けされた質問 「yates-correction」

非常に大きなデータセットがあり、約5％のランダムな値が欠落しています。これらの変数は互いに相関しています。次のRデータセットの例は、ダミーの相関データを使用した単なるおもちゃの例です。 set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep ="") rownames(xmat) <- paste("sample", 1:200, sep = "") #M variables are correlated N <- 2000000*0.05 # 5% random missing values inds <- round ( runif(N, 1, length(xmat)) …

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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)

9 categorical-data  chi-squared  yates-correction 

これはかなり基本的な質問だと思いますが、連続性補正という用語がよくわからないことに気づきました。 私はRを使用correct=TRUEし、chisq.testとの両方で同じ構文を見つけましたmcnemar.test。それらは異なる導通補正方法を参照していますか？ ピアソンのカイ2乗検定のyateの連続性は、結果が「過剰調整」される可能性があるため、あまり人気がありませんが、マクネマーのカイ2乗検定についてはどうですか？ ありがとう。

9 r  chi-squared  yates-correction 

これは、prop.testによって推定された信頼区間です n <- 600; x <- 276; p <- 0.40 prop.test(x, n, p, alternative="two.sided", conf.level=0.95, correct=T) 95 percent confidence interval: 0.4196787 0.5008409 prop.testの下のコードを読んで、それを再現しようとしました。これらの2つの制限を取得する簡単な方法を次に示します ESTIMATE <- x/n YATES <- 0.5 conf.level <- 0.95 z <- qnorm((1 + conf.level)/2) YATES <- min(YATES, abs(x - n * p)) z22n <- z^2/(2 * n) …

8 r  confidence-interval  yates-correction