Robust chi-square test
The robust chi-square test extends the classic Pearson chi-square framework to remain reliable when standard assumptions — especially the minimum expected-cell-count rule — are violated. Using power divergence statistics (Cressie & Read, 1984) or resampling-based corrections, it produces valid inferences for sparse contingency tables, small samples, and unbalanced categorical data where the ordinary chi-square approximation breaks down.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- 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
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.