Først er jeg ingen ekspert, men jeg analyserer nogle marketingdata. Jeg har oplysninger om to versioner af det samme websted, og jeg har data om, hvor mange gange folk udfyldte en formular på hver version af webstedet. Jeg vil vide, om en af webstedsvarianterne fungerer bedre til at generere mere udfyldte formularer.
Eksempeldata:
dat2 = matrix(c(10,50,35,40), ncol=2) dat2 Site 1 Site 2 Filled out form 10 35 Did not fill out form 50 40 > fisher.test(dat2) Fisher"s Exact Test for Count Data data: dat2 p-value = 0.0002381 alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1 95 percent confidence interval: 0.09056509 0.54780215 sample estimates: odds ratio 0.2311144 I ” Jeg er virkelig ikke sikker på, om jeg konfigurerer testen korrekt, men jeg kan naturligvis afvise nulhypotesen givet den lave p-værdi. Site 2 konverterer bedre end site 1 ved en statistisk signifikant tærskel.
I betragtning af problemet , udfører jeg den korrekte test?
Svar
Du gør alt i orden. Jeg vil dog anbefale Barnards nøjagtige test end Fisher nøjagtig test.
Kommentarer
- Tak, jeg har lige læst den artikel lige før jeg stillede mit spørgsmål. Vil undersøge det.
- Fisher ' s test er ikke så kraftig som andre. Den almindelige chi-kvadrat-test er næsten altid mere præcis end Fisher ' s " nøjagtig " test. Den gamle myte om, at forventede cellefrekvenser skal overstige 5, er ikke sand.
- Mehta og Senchaudhuri (2003) forklarer, hvorfor Barnard ' s test kan være stærkere end Fisher ' s under visse betingelser. For 2 × 2 tabeller dominerer tabet af kraft på grund af diskretiteten over tabet af kraft på grund af maksimering, hvilket resulterer i større kraft til Barnards nøjagtige test. Men da antallet af rækker og kolonner i den observerede tabel øges, den maksimale faktor vil have en tendens til at dominere, og Fishers nøjagtige test vil opnå større magt end Barnards. cytel.com/Papers/twobinomials.pdf
- Cytellinket til papiret ser ud til at være død. Jeg kunne finde papiret her: citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/…