Wielowymiarowe permutacyjne rozszerzenie testu McNemara
DOI:
https://doi.org/10.18778/0208-6018.349.06Słowa kluczowe:
test permutacyjny, test McNemara, wielowymiarowy testAbstrakt
Celem artykułu jest przedstawienie propozycji testu permutacyjnego do wykrywania odchyleń od symetrii układu liczebności w wielowymiarowej tablicy kontyngencji. Propozycja jest wielowymiarowym rozszerzeniem testu McNemara, który stosuje się do tablic o wymiarach 2 × 2. Przedstawiony test można również traktować jako modyfikację testu Q Cochrana, który służy do testowania zależności dla wielowymiarowych danych binarnych. Przedstawiono postać statystyki testu, która pozwala wykryć odchylenie od symetrii liczebności w wielowymiarowej tabeli kontyngencji. Do oceny rozkładu teoretycznego statystyki testowej zastosowano metodę permutacji obserwacji. Rozważania zostały uzupełnione przykładami zastosowania proponowanego testu dla danych symulowanych i rzeczywistych. Zastosowanie proponowanego testu pozwala wykryć asymetryczny rozkład liczebności w wielowymiarowych tabelach kontyngencji.
Pobrania
Bibliografia
Agresti A., Klingenberg B. (2005), Multivariate tests comparing binomial probabilities, with application to safety studies for drugs, “Applied of Statistics”, vol. 54, pp. 691–816. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1467-9876.2005.05437.x
Bowker A. H. (1948), A test for symmetry in contingency tables, “Journal of American Statistical Association”, vol. 43, pp. 572–574. DOI: https://doi.org/10.1080/01621459.1948.10483284
Diagnoza społeczna: zintegrowana baza danych, www.diagnoza.com [accessed: 23.11.2019].
Donald S., Shahren A. Z.A. (2018), Cochran’s Q with Pairwise McNemar for Dichotomous Multiple Responses Data: a Practical Approach, “International Journal of Engineering & Technology”, vol. 7, no. 3(18), pp. 4–6, https://www.sciencepubco.com/index.php/ijet/article/view/16662 [accessed: 23.11.2019]. DOI: https://doi.org/10.14419/ijet.v7i3.18.16662
Fay M. (2011), Exact McNemar’s Test and Matching Confidence Intervals, https://www.researchgate.net/publication/267448346_Exact_McNemar’s_Test_and_Matching_Confidence_Intervals [accessed: 23.11.2019].
Feuer E. J., Kessler L. G. (1989), Test Statistic and Sample Size for a Two‑Sample McNemar Test, “Biometrics”, vol. 45, no. 2, pp. 629–636. DOI: https://doi.org/10.2307/2531505
Klingenberg B., Agresti A. (2006), Multivariate Extensions of McNemar’s Test, “Biometrics”, vol. 62, pp. 921–928. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1541-0420.2006.00525.x
Kończak G. (2016), Testy permutacyjne. Teoria i zastosowania, Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach, Katowice.
Maxwell A. E. (1970), Comparing the classification of subjects by two independent judges, “British Journal of Psychiatry”, vol. 116(535), pp. 651–655, http://doi.org/10.1192/bjp.116.535.651 DOI: https://doi.org/10.1192/bjp.116.535.651
McNemar Q. (1947), Note on the sampling error of the difference between two correlated proportions in percentages, “Psychometrica”, vol. 12, pp. 153–157. DOI: https://doi.org/10.1007/BF02295996
Oden A., Wedel H. (1975), Arguments for Fisher’s Permutation Test, “The Annals of Statistics”, vol. 3, no. 2, pp. 518–520. DOI: https://doi.org/10.1214/aos/1176343082
Oyeka I. C.A. (2012), Modified McNemar Test, “International Journal of Statistics in Medical Research”, vol. 1, pp. 73–78. DOI: https://doi.org/10.6000/1929-6029.2012.01.01.07
Pesarin F. (2001), Multivariate Permutation Tests with Applications in Biostatistics, John Wiley & Sons, Chichester.
Sheskin D. J. (2011), Handbook of Parametric and Nonparametric Statistical Procedures, Chapman & Hall/CRC, Boca Raton.
Stuart A. A. (1955), A test for homogeneity of the marginal distributions in a two‑way classification, “Biometrika”, vol. 42(3–4), pp. 412–416, http://doi.org/10.1093/biomet/42.3–4.412 DOI: https://doi.org/10.1093/biomet/42.3-4.412
Westfall P. H., Troendle J. F., Pennello G. (2010), Multiple McNemar Tests, “Biometrics”, vol. 66, no. 4, pp. 1185–1191. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1541-0420.2010.01408.x
Pobrania
Opublikowane
Numer
Dział
Jak cytować
