如何在 stata 中进行 fisher 精确检验
Fisher 精确检验用于确定两个 calcategories 变量之间是否存在显着关联。当 2 × 2 表中的一个或多个单元格计数小于 5 时,它通常用作独立性卡方检验的替代方法。
本教程介绍如何在 Stata 中执行 Fisher 精确检验。
示例:Stata 中的 Fisher 精确检验
假设我们想知道性别是否与特定大学对政党的偏好有关。为了探究这一点,我们随机调查了校园内的 25 名学生。按性别划分的民主党或共和党学生人数如下表所示:
民主党人 | 共和党人 | |
---|---|---|
男性 | 4 | 9 |
女性 | 8 | 4 |
为了确定性别和政党偏好之间是否存在统计上显着的关联,我们可以进行费舍尔精确检验。
在Stata中,我们可以使用tabi命令来进行Fisher精确检验。我们在 2×2 表中从左到右输入计数,并用\分隔顶行和底行。
分趾袜 4 9 \ 8 4
以下是如何解释结果:
输出表:此表显示我们输入的每个单元格的计数。
Fisher 精确检验:这是与两侧 Fisher 精确检验相关的 p 值。在本例中,该值为 0.115。
单边费舍尔精确检验:这是与单边费舍尔精确检验相关的 p 值。在本例中,该值为 0.081。
Fisher 精确检验的原假设是两个变量是独立的。在这种情况下,我们的原假设是性别和政党偏好是独立的,这是一个双尾检验,因此我们将使用第一个 p 值 0.115。
由于该 p 值不小于 0.05,因此我们不拒绝原假设。因此,我们没有足够的证据表明性别和政党偏好之间存在显着关联。