Először is, nem vagyok szakértő, de néhány marketingadatot elemzek. Információim vannak ugyanazon webhely két verziójáról, és vannak adatok arról, hogy az emberek hányszor töltöttek ki űrlapot a webhely egyes verzióiban. Szeretném tudni, hogy az egyik webhelyváltozat jobban teljesít-e több kitöltött űrlap létrehozásában.
Mintaadatok:
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 ” Nem igazán tudom, hogy megfelelően állítottam-e be a tesztet, de nyilvánvalóan el tudom utasítani a null hipotézist az alacsony p-érték miatt. A 2. webhely jobban konvertál, mint az 1., statisztikailag szignifikáns küszöbérték mellett.
Tekintettel a problémára , a megfelelő tesztet hajtom végre?
Válasz
Minden rendben van. Mindazonáltal a Barnard pontos tesztet javasolnám, mint a Fisher pontos tesztjét.
Megjegyzések
- Köszönöm, csak olvastam ezt a cikket, mielőtt feltettem a kérdésemet. Megvizsgálom.
- Fisher ' tesztje nem olyan erős, mint mások. A rendes chi-négyzet teszt szinte mindig pontosabb, mint Fisher ' s " pontos " teszt. A régi mítosz, miszerint a várható sejtfrekvenciáknak meghaladnia kell az 5-öt, nem igaz.
- Mehta és Senchaudhuri (2003) megmagyarázza, miért képes Barnard ' teszt legyen erősebb, mint a Fisher ' s, bizonyos feltételek mellett. 2 × 2 táblázatnál a diszkrétség miatti áramvesztés dominál a veszteség felett teljesítmény maximalizálása miatt, ami Barnard pontos tesztjének nagyobb teljesítményét eredményezi. De ahogy a megfigyelt táblázat sorainak és oszlopainak száma növekszik, a maximalizáló tényező hajlamos lesz dominálni, és Fisher pontos tesztje nagyobb hatalmat fog elérni, mint Barnard. cytel.com/Papers/twobinomials.pdf
- Úgy tűnik, hogy a cikkre mutató hivatkozási link elhunyt. Itt találtam a papírt: citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/…