Statistische Analyse: Fisher-Exakt-Test oder Chi-Quadrat-Test?

Ich versuche, eine statistische Analyse für eine Benutzerumfrage durchzuführen. Die Gesamtzahl der zu analysierenden Umfragen beträgt 59. Die Variablen in der Umfrage können als kategoriale Variable definiert werden. Einige der Kontingenztabellen für die Umfrage sehen wie folgt aus:

2 1 11 13 0 32 11 9 1 14 23 1 13 7 23 15 

Ich bin verwirrt, ob ich einen Fischertest oder einen Chi-Quadrat-Test verwenden soll. Da nicht alle Tabellen aus einer 2 * 2-Matrix bestehen und einige Tabellen erwartete Werte von weniger als 5 haben. (Die Gesamtzahl der Antworten variiert in jeder Tabelle.)

Wenn ich muss Verwenden Sie den Fisher-Test, ich verwende den F-Test Two-Sample für Abweichungen in Excel. Die Lösung mit dieser Methode ergibt die folgenden Begriffe. Was bedeutet dieser Begriff?

F P(F<=f) one-tail F Critical one-tail 

Wann kann ich endlich die Nullhypothese in Excel ablehnen?

Kommentare

• " Wenn ich einen Fisher-Test verwenden muss, verwende ich den F-Test Two-Sample für Abweichungen in Excel. " – Ich ' Es tut mir leid, das macht überhaupt keinen Sinn. Warum sollten Sie einen Test mit zwei Stichproben auf Abweichungen durchführen? Sie sagten, Sie wollten einen Fisher-Test durchführen (d. H. Einen Fisher-Exakt-Test für Kontingenztabellen). Sie ' sind überhaupt nicht dasselbe.
• Es gibt mehrere Posts über Fisher vs $ \ chi ^ 2 $, wie z. B. dieses . Laut @FrankHarrell ist die Anforderung " $ \ geq 5 $ " ein Mythos. Es gibt andere in der Liste der verwandten Beiträge rechts von Ihrem Beitrag.