Uji Chi-Kuadrat Robust
Uji chi-kuadrat robust memperluas kerangka kerja chi-kuadrat Pearson klasik agar tetap andal ketika asumsi standar — terutama aturan hitungan sel minimum yang diharapkan — dilanggar. Menggunakan statistik divergensi daya (Cressie & Read, 1984) atau koreksi berbasis resamling, uji ini menghasilkan inferensi yang valid untuk tabel kontingensi yang jarang, sampel kecil, dan data kategorikal yang tidak seimbang di mana aproksimasi chi-kuadrat biasa gagal.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- Cressie, N., & Read, T. R. C. (1984). Multinomial goodness-of-fit tests. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 46(3), 440–464. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1984.tb01318.x ↗
- Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis (2nd ed.). Wiley-Interscience. ISBN: 978-0471360933
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Chi-Square Test of Independence / Goodness-of-Fit. ScholarGate. https://scholargate.app/id/statistics/robust-chi-square-test
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Uji Chi-Square untuk IndependensiStatistika↔ compare
- Uji eksak FisherStatistika↔ compare
- Uji Eksak Fisher yang RobustStatistika↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →