먼저 전문가는 아니지만 일부 마케팅 데이터를 분석하고 있습니다. 동일한 사이트의 두 가지 버전에 대한 정보가 있고 사람들이 사이트의 각 버전에서 양식을 작성한 횟수에 대한 데이터가 있습니다. 사이트 변형 중 하나가 더 많은 양식을 생성하는 데 더 나은 성능을 발휘하는지 알고 싶습니다.
샘플 데이터 :
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 테스트를 제대로 설정했는지 확실하지 않지만 p- 값이 낮기 때문에 귀무 가설을 거부 할 수 있습니다. 사이트 2는 통계적으로 유의미한 임계 값에서 사이트 1보다 전환율이 더 높습니다.
문제가 발생했습니다. , 올바른 테스트를 수행하고 있습니까?
답변
당신은 모든 것을 잘하고 있습니다. 그러나 Fisher 정확한 테스트보다 Barnard “s 정확한 테스트를 권장합니다.
댓글
- 감사합니다. 질문을 게시하기 직전에 해당 기사를 읽었습니다. 조사하겠습니다.
- Fisher '의 테스트는 기타. 일반적인 카이 제곱 검정은 거의 항상 Fisher '의 " 정확한 " 테스트. 예상되는 셀 주파수가 5를 초과해야한다는 오래된 신화는 사실이 아닙니다.
- Mehta 및 Senchaudhuri (2003)는 Barnard '의 테스트가 특정 조건에서 Fisher '보다 강력합니다. 2 개의 × 2 개 테이블의 경우 이산 성으로 인한 전력 손실이 손실보다 우세합니다. 최대화로 인해 검정력이 증가하여 Barnard의 정확한 검정에 대한 검정력이 더 커집니다. 그러나 관찰 된 테이블의 행과 열 수가 증가하면 최대화 요인이 우세한 경향이 있으며 Fisher의 정확한 검정은 Barnard의 검정보다 더 큰 힘을 얻습니다. cytel.com/Papers/twobinomials.pdf
- 신문에 대한 cytel 링크가 죽은 것 같습니다. 여기에서 논문을 찾을 수있었습니다. citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/ …