Sağlam Fisher'ın Kesin Testi
Robust Fisher's Exact Test · Ayrıca şöyle bilinir: mid-p Fisher's exact test, robust exact test for contingency tables, conditional robust Fisher test, Fisher mid-p test
Sağlam Fisher'ın kesin testi, süreksiz hipergeometrik dağılımın ayrık doğası nedeniyle standart kesin testin aşırı muhafazakarlığını azaltmak için Fisher'ın klasik kesin testini, muhafazakar düzeltme ayarlamaları uygulayarak genişletir; en yaygın olarak orta-p düzeltmesi kullanılır. Bu, küçük ve seyrek örneklemlerde geçerliliği korurken daha iyi kalibre edilmiş Tip I hata oranları üretir.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Sağlam Fisher'ın kesin testini şu durumlarda kullanın: (1) ki-kare yaklaşımlarının geçersiz olduğu küçük veya seyrek bir çizelge tablosuna (herhangi bir hücrede beklenen hücre sayımlarının 5'in altında olması) sahipseniz; (2) standart Fisher'ın kesin testini uygulamanız için çok muhafazakar buluyorsanız ve geçerliliği ihlal etmeden daha iyi güç istiyorsanız; (3) marjinal toplamlar tasarım gereği sabit kabul ediliyorsa (örneğin, vaka-kontrol çalışmaları). Beklenen frekansların tümü 5'in üzerinde olduğunda ki-kare yerine geçmediği sürece kullanmayın — standart ki-kare veya Fisher'ın kesin testi yeterlidir. Satır toplamlarının sabit yerine rastgele olduğu durumlar için koşulsuz yaklaşımın (Barnard'ın testi) daha doğal olduğu durumlarda kaçının.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Ki-kare yaklaşımlarının başarısız olduğu çok küçük örneklemler ve seyrek tablolar için geçerliliği korur.
- Standart Fisher'ın kesin testinin aşırı muhafazakarlığını azaltır, kaybedilen istatistiksel gücü geri kazanır.
- Sabit marjinaller koşullandırması dışında veriler hakkında herhangi bir dağılımsal varsayım yoktur.
- Orta-p düzeltmesi yaygın olarak kabul görmüş ve büyük yazılım paketlerinde (R, SAS, Stata) uygulanmıştır.
- Özellikle vaka-kontrol ve sabit marjinal toplamları olan diğer tasarımlar için uygundur.
- Orta-p testi kesin olarak muhafazakar değildir: bazı konfigürasyonlarda Tip I hata oranı nominal seviyeyi hafifçe aşabilir.
- Sabit marjları koşullandırmak, marjların rastgele olduğu durumlarda tartışmalı olabilir — Barnard'ın koşulsuz testi tercih edilebilir.
- Büyük tablolar veya büyük örneklem boyutları için hesaplama açısından yoğundur, ancak bu modern yazılımlarla genellikle pratik bir endişe değildir.
- Uygulamalı yayınlarda gerekebilecek standart Fisher'ın kesin testinden daha az bilinir; gerekçelendirme gerekebilir.
SSS
Standart Fisher'ın kesin testine göre ne zaman sağlam Fisher testini tercih etmeliyim?
Standart Fisher testinin çok muhafazakar olduğundan — çok nadiren reddettiğinden — endişe duyduğunuzda, istatistiksel güç kazanmak için orta-p sürümünü kullanabilirsiniz. Bu, gerçek etkinin mevcut olduğuna ancak standart testin sınırdaki anlamlılık düzeyinde tespit edemediğine inanmak için nedeniniz olduğunda en alakalıdır.
Orta-p düzeltmesi süreklilik düzeltmesiyle aynı mı?
Hayır. Yates süreklilik düzeltmesi, kesin dağılımı yaklaştırmak için ki-kare test istatistiğine uygulanır. Orta-p düzeltmesi, Fisher'ın kesin çerçevesindeki hipergeometrik kuyruk olasılığına doğrudan uygulanır ve gözlemlenen sonuca atfedilen olasılık kütlesini yarıya indirir. Farklı sorunları ele alırlar ve birlikte kullanılmamalıdırlar.
Orta-p testi hala Tip I hatayı kontrol ediyor mu?
Orta-p testi kesin olarak muhafazakar değildir: bazı konfigürasyonlarda gerçek Tip I hata oranı nominal seviyeyi hafifçe aşabilir. Ancak, aşırı değer genellikle pratikte çok küçüktür ve çoğu uygulama için iyileştirilmiş güç kalibrasyonu, sıkı muhafazakarlıktaki küçük kayıpları haklı çıkarır.
Barnard'ın testi ile sağlam Fisher testi arasındaki fark nedir?
Her ikisi de standart Fisher'ın kesin testini iyileştirmek için tasarlanmıştır, ancak koşullandırma prensipleri açısından farklılık gösterirler. Fisher'ın testi (ve orta-p varyantı), her iki marjinal toplamın da sabit olduğunu koşullandırır — katmanlı tasarımlar için uygundur. Barnard'ın koşulsuz testi, marjların bir setini koşullandırmaz ve bu marjlar rastgele olduğunda genellikle daha fazla güce sahiptir.
Bu testin yanında ne kadar etki büyüklüğü rapor etmeliyim?
Oranlar oranı (OR) ve onun %95 güven aralığını rapor edin. Koşullu maksimum olabilirlik OR'si, Fisher kesin çerçevesiyle tutarlıdır; OR için orta-p güven aralıkları da R'de (exact2x2 paketi) mevcuttur ve iyileştirilmiş kapsama özelliklerine sahip aralıklar sağlar.
Kaynaklar
- Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis (2nd ed.). Wiley-Interscience. ISBN: 978-0471360933
- Lancaster, H. O. (1961). Significance tests in discrete distributions. Journal of the American Statistical Association, 56(294), 223–234. DOI: 10.1080/01621459.1961.10482105 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Fisher's Exact Test. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/statistics/robust-fishers-exact-test
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Bağımsızlık Ki-kare Testiİstatistik↔ karşılaştır
- Fisher'ın kesin testiİstatistik↔ karşılaştır
- Sağlam Ki-Kare Testiİstatistik↔ karşılaştır