R'de fisher'in kesin testi nasıl yapılır?
Fisher’in kesin testi, iki kategorik değişken arasında anlamlı bir ilişki olup olmadığını belirlemek için kullanılır.
Genellikle 2×2’lik bir tabloda bir veya daha fazla hücre sayısı 5’ten az olduğunda ki-kare bağımsızlık testine alternatif olarak kullanılır.
Fisher kesin testi aşağıdaki boş ve alternatif hipotezleri kullanır:
- H 0 : (sıfır hipotezi) İki değişken bağımsızdır.
- H A : (alternatif hipotez) İki değişken bağımsız değil .
Aşağıdaki örnek, Fisher’in kesin testinin R’de nasıl gerçekleştirileceğini gösterir.
Örnek: Fisher’ın R’deki kesin testi
Fisher’in kesin testini R’de gerçekleştirmek için 2 × 2 veri setine ihtiyacınız var.
Örneğin, örnek olarak kullanmak üzere 2×2’lik bir veri kümesi oluşturalım:
#create 2x2 dataset data = matrix(c(2,5,9,4), nrow = 2 ) #view dataset data #2 9 #5 4
Fisher’in kesin testini gerçekleştirmek için aşağıdaki kodu kullanıyoruz:
fisher. test (data)
Bu, aşağıdaki sonucu üretir:
Fisher’in kesin testinde boş hipotez, iki sütunun bağımsız olduğu (veya eşdeğer olarak olasılık oranının 1’e eşit olduğu) şeklindedir.
İki sütunun bağımsız olup olmadığını belirlemek için testin p değerine bakabiliriz.
Bu durumda p değeri 0,1597’dir , bu da bize sıfır hipotezini reddetmek için yeterli kanıtımız olmadığını gösterir.
Bu nedenle iki sütun arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olduğunu söyleyemeyiz.
Olasılık oranının 0,1957871 olduğunu unutmayın. Testin p değeri 0,1597 olduğundan bu bize odds oranının 1’den önemli ölçüde farklı olmadığını söylüyor.
Test sonucu aynı zamanda bize olasılık oranı için %95’lik bir güven aralığı verir:
Olasılık oranı için %95 güven aralığı: (0,0130943, 1,8397543)
1 sayısı bu oranda olduğundan, bu oran oranının 1’den önemli ölçüde farklı olmadığını doğrulamaktadır (0,05 alfa seviyesini kullandığımızı varsayarsak).
Ek kaynaklar
Aşağıdaki eğitimler Fisher kesin testi hakkında ek bilgi sağlar:
Fisher’in kesin testine giriş
Fisher’ın Kesin Test Çevrimiçi Hesaplayıcısı
Doğru Fisher Test Sonuçları Nasıl Raporlanır?