วิธีทำการทดสอบที่แน่นอนของฟิชเชอร์ใน python

การทดสอบที่แน่นอนของฟิชเชอร์ ใช้เพื่อพิจารณาว่ามีความสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญระหว่างตัวแปรหมวดหมู่สองตัวหรือไม่

โดยทั่วไปจะใช้เป็นทางเลือกแทน การทดสอบความเป็นอิสระของไคสแควร์ เมื่อจำนวนเซลล์ตั้งแต่หนึ่งเซลล์ขึ้นไปในตาราง 2 × 2 น้อยกว่า 5

บทช่วยสอนนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการทดสอบที่แน่นอนของ Fisher ใน Python

ตัวอย่าง: การทดสอบที่แน่นอนของฟิชเชอร์ใน Python

สมมติว่าเราต้องการทราบว่าเพศสัมพันธ์กับการเลือกพรรคการเมืองในวิทยาลัยแห่งใดแห่งหนึ่งหรือไม่

เพื่อสำรวจสิ่งนี้ เราจะสุ่มสำรวจนักศึกษา 25 คนในวิทยาเขต จำนวนนักเรียนจากพรรคเดโมแครตหรือรีพับลิกัน ตามเพศ แสดงอยู่ในตารางด้านล่าง:

เพื่อตรวจสอบว่ามีความสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างเพศและการตั้งค่าพรรคการเมืองหรือไม่ เราสามารถใช้ขั้นตอนต่อไปนี้เพื่อทำการทดสอบที่แน่นอนของ Fisher ใน Python:

ขั้นตอนที่ 1: สร้าง ข้อมูล

ขั้นแรก เราจะสร้างตารางเพื่อเก็บข้อมูลของเรา:

 data = [[8, 4],
         [4, 9]]

ขั้นตอนที่ 2: ทำการทดสอบที่แน่นอนของฟิชเชอร์

ต่อไป เราสามารถทำการทดสอบที่แน่นอนของฟิชเชอร์ได้โดยใช้ ฟังก์ชัน fisher_exact จากไลบรารี SciPy ซึ่งใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้:

fisher_exact (ตาราง ทางเลือก = ‘สองหน้า’)

ทอง:

• ตาราง: ตารางฉุกเฉิน 2 × 2
• ทางเลือก: กำหนดสมมติฐานทางเลือก ค่าเริ่มต้นคือ “สองด้าน” แต่คุณสามารถเลือก “น้อยกว่า” หรือ “มากกว่า” สำหรับการทดสอบด้านเดียวได้

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ฟังก์ชันนี้ในตัวอย่างเฉพาะของเรา:

 import scipy.stats as stats

print(stats.fisher_exact(data))

(4.5, 0.1152)

ค่า p สำหรับการทดสอบคือ 0.1152

การทดสอบที่แน่นอนของฟิชเชอร์ใช้สมมติฐานว่างและทางเลือกต่อไปนี้:

• H ₀ : (สมมติฐานว่าง) ตัวแปรทั้งสองมีความเป็นอิสระต่อกัน
• H ₁ : (สมมติฐานทางเลือก) ตัวแปรทั้งสอง ไม่ เป็นอิสระต่อกัน

เนื่องจากค่า p นี้ไม่น้อยกว่า 0.05 เราจึงไม่ปฏิเสธสมมติฐานว่าง

ดังนั้นเราจึงไม่มีหลักฐานเพียงพอที่จะกล่าวว่ามีความสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่างเพศและการตั้งค่าของพรรคการเมือง

กล่าวอีกนัยหนึ่ง การกำหนดเพศและพรรคการเมืองมีความเป็นอิสระ