Công Cụ Tính Kiểm Định Chính Xác Fisher

Cách Sử Dụng Công Cụ Tính Kiểm Định Chính Xác Fisher

1. 1. Nhập bảng. Đặt các nhóm ở hàng và các kết quả ở cột, gõ bốn số đếm, rồi đổi tên các hàng và cột để kết quả đọc tự nhiên.
2. 2. Chọn đối thuyết. Hai phía hỏi liệu tỷ số chênh có khác 1 hay không. Hai tùy chọn một phía hỏi liệu hàng 1 có odds của kết quả cột 1 thấp hơn (< 1) hay cao hơn (> 1) so với hàng 2 không.
3. 3. Chọn α và mức tin cậy cho quyết định và khoảng tin cậy của tỷ số chênh.
4. 4. Đọc và báo cáo. Kết quả đưa ra cả ba giá trị p, hai tỷ số chênh, khoảng chính xác, danh sách mọi bảng có chung tổng biên với bảng của bạn, phần tính toán, và một dòng theo APA.

Giá Trị p Chính Xác Được Tìm Như Thế Nào

Đặt tên các ô là a và b (hàng 1), c và d (hàng 2). Kiểm định Fisher coi mọi tổng hàng và tổng cột là cố định. Khi đã cố định, số đếm ở góc trên bên trái a quyết định toàn bộ bảng, và dưới giả thuyết không có liên hệ, nó tuân theo phân phối siêu hình học: P(a) = C(a + c, a) × C(b + d, b) / C(N, a + b), trong đó C(n, k) là số tổ hợp. Công cụ liệt kê mọi giá trị mà a có thể nhận, cùng xác suất của từng giá trị.

• Giá trị p một phía cộng một đuôi: P(X ≤ a) khi tỷ số chênh nhỏ hơn 1, P(X ≥ a) khi tỷ số chênh lớn hơn 1.
• Giá trị p hai phía cộng xác suất của mọi bảng không có khả năng xảy ra hơn bảng bạn quan sát được. Đó là phương pháp mà R và SciPy dùng; công cụ cũng cho phép dung sai tương đối 10⁻⁷, như R, để các bảng có xác suất bằng nhau trong số học chính xác không bị tách ra vì làm tròn.
• Nhân đôi giá trị p một phía nhỏ hơn, một lối tắt cũ, có thể cho kết quả khác khi phân phối lệch. Hãy nói rõ bạn đã dùng phương pháp hai phía nào nếu điều đó quan trọng.

Ví Dụ Minh Họa: Gia Sư và Tỷ Lệ Đỗ

Bấm Thử một ví dụ để tải một nghiên cứu nhỏ: trong 10 sinh viên được kèm cặp, 8 em đỗ và 2 em trượt; trong 6 em không được kèm cặp, 1 em đỗ và 5 em trượt. Với 16 sinh viên, ba trong bốn số đếm kỳ vọng nhỏ hơn 5, nên xấp xỉ chi-bình phương sẽ không đáng tin. Các tổng biên cố định a + b = 10, a + c = 9 và N = 16, nên a chỉ có thể chạy từ 3 đến 9.

Theo APA: sinh viên được kèm cặp có khả năng đỗ cao hơn (8 trên 10) so với sinh viên không được kèm cặp (1 trên 6), kiểm định chính xác Fisher, p = 0,035, OR = 15,47, 95% CI [1,01; 1059,64]. Khoảng tin cậy rất rộng chính là phần trung thực của kết quả: với 16 sinh viên, dữ liệu phù hợp với mọi thứ từ hiệu ứng không đáng kể đến hiệu ứng rất lớn.

Hai Tỷ Số Chênh, Và Vì Sao Chúng Khác Nhau

Tỷ số chênh mẫu ad / bc là thứ hầu hết giáo trình và fisher_exact của SciPy báo cáo. fisher.test của R thay vào đó báo cáo ước lượng hợp lý cực đại có điều kiện — tỷ số chênh khiến a quan sát được trở thành giá trị kỳ vọng dưới phân phối siêu hình học không tâm — cùng với khoảng chính xác được xây dựng từ chính phân phối đó. Hai ước lượng này gần như trùng nhau trong bảng lớn và lệch nhau trong bảng nhỏ (20 so với 15,47 trong ví dụ). Khi báo cáo khoảng chính xác, hãy báo cáo ước lượng có điều kiện, để ước lượng và khoảng của nó đến từ cùng một mô hình. Khi một ô bằng 0, tỷ số chênh mẫu là 0 hoặc vô hạn, trong khi khoảng tin cậy vẫn có một đầu hữu hạn.

Câu Hỏi Thường Gặp

Khi nào nên dùng kiểm định chính xác Fisher thay vì chi-bình phương?

Khi bảng 2 × 2 có số đếm kỳ vọng nhỏ — quy tắc thường gặp là bất kỳ số đếm kỳ vọng nào dưới 5. Kiểm định chi-bình phương dựa vào xấp xỉ mẫu lớn và trở nên không đáng tin ở đó, trong khi kiểm định Fisher tính xác suất một cách chính xác. Với số đếm lớn, hai kiểm định cho giá trị p gần nhau, và dùng cái nào cũng được.

Kiểm định chính xác Fisher có dùng được cho bảng lớn hơn 2 × 2 không?

Ý tưởng này mở rộng được cho bảng r × c (phần mở rộng Freeman–Halton), nhưng công cụ này chỉ xử lý bảng 2 × 2. Với bảng lớn hơn có số đếm nhỏ, hãy dùng phần mềm thống kê có kiểm định chính xác hoặc Monte Carlo, hoặc gộp các danh mục thưa rồi dùng kiểm định chi-bình phương.

Vì sao kiểm định chính xác Fisher được gọi là bảo thủ?

Vì nó coi cả hai tổng biên là cố định, thống kê kiểm định chỉ có thể nhận một số ít giá trị, nên tỷ lệ báo động sai thực tế thường thấp hơn α danh định chứ không bằng α. Một số nhà thống kê ưa dùng giá trị mid-p hoặc các kiểm định không điều kiện như Barnard vì lý do đó; kiểm định Fisher vẫn là lựa chọn tiêu chuẩn, được chấp nhận rộng rãi.

Làm sao báo cáo kiểm định chính xác Fisher theo APA?

Nêu số đếm hoặc tỷ lệ phần trăm của từng nhóm, nêu tên kiểm định, và báo cáo giá trị p cùng một cỡ hiệu ứng với khoảng của nó: kiểm định chính xác Fisher, p = 0,035, OR = 15,47, 95% CI [1,01; 1059,64]. In nghiêng p và OR; không có thống kê kiểm định hay bậc tự do nào cần báo cáo.

Vì sao phần mềm của tôi cho giá trị p hai phía khác?

Một số chương trình và giáo trình nhân đôi giá trị p một phía nhỏ hơn thay vì cộng xác suất của mọi bảng không có khả năng xảy ra hơn bảng của bạn. R và SciPy cộng, như công cụ này, nên kết quả sẽ khớp; nếu phần mềm của bạn nhân đôi, hãy so sánh kết quả với hai lần giá trị p một phía nhỏ hơn hiển thị ở đây. Những khác biệt rất nhỏ cũng có thể đến từ cách xử lý các trường hợp có xác suất gần bằng nhau.

Tỷ số chênh từ kiểm định Fisher có nghĩa là gì?

Nó so sánh odds của kết quả cột 1 ở hàng 1 với odds đó ở hàng 2. Tỷ số chênh bằng 1 nghĩa là không có liên hệ; lớn hơn 1, hàng 1 có odds cao hơn; nhỏ hơn 1, thấp hơn. Vì bảng nhỏ, hãy luôn đọc cả khoảng tin cậy — nó cho biết tỷ số chênh được biết chính xác đến mức nào.