Først er jeg ingen ekspert, men jeg analyserer noen markedsføringsdata. Jeg har informasjon om to versjoner av samme side, og jeg har data om hvor mange ganger folk fylte ut et skjema på hver versjon av nettstedet. Jeg vil vite om en av nettstedvariasjonene fungerer bedre når det gjelder å generere flere utfylte skjemaer.
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 egentlig ikke sikker på om jeg setter opp testen riktig, men jeg kan åpenbart avvise nullhypotesen gitt lav p-verdi. Sted 2 konverterer bedre enn sted 1 ved en statistisk signifikant terskel.
Gitt problemet , utfører jeg riktig test?
Svar
Du gjør alt bra. Imidlertid vil jeg anbefale Barnard «s eksakte test enn Fisher eksakte test.
Kommentarer
- Takk, jeg leste nettopp den artikkelen rett før jeg la ut spørsmålet mitt. Vil se på det.
- Fisher ' s test er ikke så kraftig som andre. Den ordinære chi-square testen er nesten alltid mer nøyaktig enn Fisher ' s " eksakt " test. Den gamle myten om at forventede cellefrekvenser må overstige 5 er ikke sant.
- Mehta og Senchaudhuri (2003) forklarer hvorfor Barnard ' s test kan vær kraftigere enn Fisher ' s under visse forhold. For 2 × 2 tabeller dominerer tapet av kraft på grunn av diskresjonen over tapet av kraft på grunn av maksimering, noe som resulterer i større kraft for Barnards nøyaktige test. Men når antall rader og kolonner i den observerte tabellen øker, den maksimale faktoren vil ha en tendens til å dominere, og Fishers nøyaktige test vil oppnå større kraft enn Barnards. cytel.com/Papers/twobinomials.pdf
- Cytellinken til papiret ser ut til å ha dødd. Jeg klarte å finne papiret her: citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/…