Stata တွင် fisher ၏တိကျသောစမ်းသပ်မှုပြုလုပ်နည်း

Fisher ၏ တိကျသောစစ်ဆေးမှု ကို အမျိုးအစားခွဲကွဲပြားသည့် ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားတွင် သိသာထင်ရှားသော ဆက်စပ်မှု ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။ 2 × 2 ဇယားတွင် တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော ဆဲလ်အရေအတွက် 5 ထက်နည်းသောအခါတွင် ၎င်းကို လွတ်လပ်ရေး chi-square စမ်းသပ်မှု ၏ အစားထိုးအဖြစ် ယေဘုယျအားဖြင့် အသုံးပြုသည်။

ဤသင်ခန်းစာသည် Stata တွင် Fisher ၏တိကျသောစမ်းသပ်မှုကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြထားသည်။

ဥပမာ- Stata တွင် Fisher ၏တိကျသောစမ်းသပ်မှု

ကောလိပ်တစ်ခုခုရှိ နိုင်ငံရေး ပါတီတစ်ခုအတွက် ကျားမ နှင့် ပတ်သက်မှုရှိမရှိ သိချင်သည်ဆိုပါစို့။ ဤအရာကို လေ့လာရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျောင်းဝင်းအတွင်းရှိ ကျောင်းသား ၂၅ ဦးကို ကျပန်း စစ်တမ်းကောက်ယူပါသည်။ ၎င်းတို့၏ လိင်အပေါ်အခြေခံ၍ ဒီမိုကရက်တစ် သို့မဟုတ် ရီပတ်ဘလစ်ကန် ကျောင်းသားဦးရေကို အောက်ပါဇယားတွင် ပြထားသည်-

ကျား၊မ နှင့် နိုင်ငံရေး ပါတီ နှစ်သက်ရာကြားတွင် စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားသော ဆက်စပ်မှု ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် Fisher ၏ အတိအကျ စမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။

Stata တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် Fisher’s Exact test ကိုလုပ်ဆောင်ရန် tabi command ကိုသုံးနိုင်သည်။ အပေါ်နှင့်အောက်ခြေအတန်းများကိုခွဲရန် \ ဖြင့် ဘယ်မှညာသို့ 2×2 ဇယားတွင် ရေတွက်မှုများကို ထည့်သွင်းပါသည်။

tabi 4 9 \ 8 4

ဤသည်မှာ ရလဒ်ကို မည်သို့အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်သည်-

အထွက်ဇယား- ဤဇယားတွင် ကျွန်ုပ်တို့ထည့်သွင်းထားသည့်အတိုင်း ဆဲလ်တစ်ခုစီအတွက် အရေအတွက်များကို ပြသသည်။

Fisher ၏တိကျမှု- ဤသည်မှာ တစ်ဖက်သတ် Fisher ၏တိကျသောစမ်းသပ်မှုတစ်ခုနှင့်ဆက်စပ်နေသည့် p-တန်ဖိုးဖြစ်သည်။ ဤကိစ္စတွင်၎င်းသည် 0.115 ဖြစ်သည်။

တစ်ဖက်သတ် Fisher ၏တိကျမှု- ဤသည်မှာ တစ်ဖက်သတ် Fisher ၏တိကျသောစမ်းသပ်မှုတစ်ခုနှင့်ဆက်စပ်နေသည့် p-တန်ဖိုးဖြစ်သည်။ ဤကိစ္စတွင်၎င်းသည် 0.081 ဖြစ်သည်။

Fisher ၏တိကျသောစမ်းသပ်မှု၏ null hypothesis မှာ variable နှစ်ခုသည် သီးခြားဖြစ်သည် ။ ဤကိစ္စတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ null hypothesis မှာ ကျား/မ နှင့် နိုင်ငံရေးပါတီများ၏ ဦးစားပေးမှုများသည် သီးခြားဖြစ်သည်၊ အမြီးနှစ်ပိုင်းစမ်းသပ်မှုဖြစ်သည့်အတွက် ပထမ p-value ၏ 0.115 ကို အသုံးပြုမည်ဖြစ်သည်။

ဤ p-value သည် 0.05 ထက်မနည်းသောကြောင့်၊ null hypothesis ကို ကျွန်ုပ်တို့ မငြင်းပယ်ပါ။ ထို့ကြောင့် ကျား၊မနှင့် နိုင်ငံရေး ပါတီနှစ်ခြိုက်မှုများကြားတွင် သိသာထင်ရှားသော ဆက်စပ်မှုရှိသည်ဟု ဆိုရန် လုံလောက်သော အထောက်အထား မရှိပေ။