ScholarGate
Assistent
Hypothesis testClassical statistics

Robust Chi-två-test

Det robusta chi-två-testet utvidgar det klassiska Pearsons chi-två-ramverk för att förbli tillförlitligt när standardantaganden – särskilt regeln om minsta förväntade cellantal – åsidosätts. Genom att använda power divergence-statistik (Cressie & Read, 1984) eller korrigeringar baserade på omampling ger det giltiga inferenser för glesa kontingenstabeller, små stickprov och obalanserad kategorisk data där den vanliga chi-två-approximationen bryter samman.

Tillämpa med StatMindSnartVideoSnartDownload slides

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Källor

  1. 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
  2. Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis (2nd ed.). Wiley-Interscience. ISBN: 978-0471360933

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Chi-Square Test of Independence / Goodness-of-Fit. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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.

Compare side by side

Refereras av

ScholarGateRobust chi-square test (Robust Chi-Square Test of Independence / Goodness-of-Fit). Hämtad 2026-06-15 från https://scholargate.app/sv/statistics/robust-chi-square-test · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026