まず、私は専門家ではありませんが、いくつかのマーケティングデータを分析しています。同じサイトの2つのバージョンに関する情報があり、サイトの各バージョンでユーザーがフォームに入力した回数に関するデータがあります。サイトのバリエーションの1つが、より多くの記入済みフォームを生成するのに優れているかどうかを知りたいです。
サンプルデータ：
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 ” mテストを適切に設定したかどうかは本当にわかりませんが、p値が低い場合は、明らかに帰無仮説を棄却できます。統計的に有意なしきい値では、サイト2の方がサイト1よりも変換率が高くなります。
問題がある場合、正しいテストを実行していますか？
回答
あなたはすべてうまくやっています。ただし、フィッシャーの直接確率検定よりもバーナードの正確確率検定をお勧めします。
コメント
- ありがとうございます。質問を投稿する直前にその記事を読みました。調査します。
- フィッシャーの直接確率検定'のテストはそれほど強力ではありません。その他。通常のカイ2乗検定は、ほとんどの場合、フィッシャーの直接確率検定よりも正確です' s "正確確率"検定。予想されるセル頻度が5を超えなければならないという古い神話は真実ではありません。
- Mehta and Senchaudhuri（2003）は、Barnard 'の検定ができる理由を説明しています。特定の条件下では、Fisher 'よりも強力です。2つの× 2テーブルの場合、離散性による電力の損失が損失よりも支配的です。最大化によるパワーの増加により、バーナードの正確確率検定のパワーが大きくなります。ただし、観測されたテーブルの行と列の数が増えると、最大化係数が支配的になる傾向があり、フィッシャーの直接確率検定はバーナードよりも大きな力を達成します。 cytel.com/Papers/twobinomials.pdf
- 論文へのcytelリンクが無効になっているようです。ここで論文を見つけることができました： citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/ …