Sas에서 fisher의 정확 검정을 수행하는 방법

Fisher의 정확 검정은 두 범주형 변수 사이에 유의미한 연관성이 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다.

일반적으로 2×2 테이블에서 하나 이상의 셀 개수가 5보다 작은 경우 카이제곱 독립성 검정 의 대안으로 사용됩니다.

Fisher 정확 검정에서는 다음과 같은 귀무 가설과 대립 가설을 사용합니다.

• H ₀ : (귀무가설) 두 변수는 독립적입니다.
• H ₁ : (대립 가설) 두 변수는 독립적 이지 않습니다 .

검정의 p-값이 특정 유의 수준보다 작으면 검정의 귀무 가설을 기각하고 두 변수가 독립적이지 않다는 결론을 내릴 수 있습니다. 즉, 두 변수는 유의미한 연관성을 가지고 있습니다.

다음 예에서는 SAS에서 Fisher의 정확 검정을 수행하는 방법을 보여줍니다.

예: SAS에서 Fisher의 정확 검정

성별이 특정 대학의 정당 선호와 연관되어 있는지 여부를 알고 싶다고 가정해 보겠습니다.

이를 탐구하기 위해 우리는 캠퍼스에서 무작위로 25명의 학생을 선택 하고 그들에게 선호하는 정당에 대해 질문했습니다. 결과는 아래 표에 제시되어 있습니다:

성별과 정당 선호도 사이에 통계적으로 유의미한 연관성이 있는지 확인하기 위해 다음 단계를 사용하여 SAS에서 Fisher의 정확 검정을 수행할 수 있습니다.

1단계: 데이터 생성

먼저 my_data 라는 데이터 세트를 생성해 보겠습니다.

 /*create data to hold survey results*/
data my_data;
    input Party$Gender$;
    datalines ;
Rep Female
Rep Female
Rep Female
Rep Female
Rep Male
Rep Male
Rep Male
Rep Male
Rep Male
Rep Male
Rep Male
Rep Male
Rep Male
Dem Female
Dem Female
Dem Female
Dem Female
Dem Female
Dem Female
Dem Female
Dem Female
Dem Male
Dem Male
Dem Male
Dem Male
;
run ;

2단계: Fisher의 정확 검정 수행

그런 다음 다음 코드를 사용하여 Fisher의 정확한 테스트를 수행할 수 있습니다.

 /*perform Fisher's Exact test*/
proc freq ;
    Party*Gender / fisher tables ;
run ;

테스트 결과는 아래와 같습니다.

Fisher의 정확 검정의 귀무 가설은 두 변수가 독립적이라는 것입니다. 이 예에서 귀무가설은 성별과 정당 선호도가 독립적이라는 것입니다. 이는 양측 테스트입니다.

따라서 최종 결과표에서 양측 p-값을 살펴보겠습니다. 이는 0.1152 로 밝혀졌습니다.

이 p-값은 0.05 이상이므로 귀무가설을 기각하지 않습니다.

이는 성별과 정당 선호도 사이에 유의미한 연관성이 있다고 말할 수 있는 충분한 증거가 없음을 의미합니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Fisher 정확 검정에 대한 추가 정보를 제공합니다.

Fisher의 정확 검정 소개
Fisher의 정확한 테스트 계산기
정확한 Fisher 테스트 결과를 보고하는 방법