Was ist Fishers genauer Test?

Fishers genauer Test ist ein statistischer Bedeutungtest, der für kleine Mustergrößen benutzt. Er ist einer einiger Tests, die benutzt, um Möglichkeitstabellen zu analysieren, die die Interaktion von zwei anzeigen oder mehr Variablen. Fishers genauer Test erfunden vom englischen Wissenschaftler Ronald Fisher, und er genannt genau, weil er statistische Bedeutung genau berechnet, eher als, indem man einen Näherungswert verwendet.

Zu verstehen, wie Fishers genaue Testarbeiten, es wesentlich ist, zu verstehen, was eine Möglichkeitstabelle ist und wie sie benutzt. Im einfachsten Beispiel gibt es nur zwei in einer Möglichkeitstabelle verglichen zu werden Variablen. Normalerweise sind diese kategorische Variablen. Als Beispiel vorstellen, dass Sie eine Studie an leiten, ob Geschlecht mit dem Besitzen der Haustiere aufeinander bezieht. Es gibt zwei kategorische Variablen in dieser Studie: Geschlecht, entweder Mann oder Frau und Haustierbesitz.

Eine Möglichkeitstabelle gegründet mit einer Variable auf die Oberseite und der anderen auf der linken Seite, damit es einen Kasten für jede Kombination von Variablen gibt. Gesamtmengen gegeben auf der Unterseite und am Rechtsextremismus. Ist hier, eine welche Möglichkeitstabelle wie nach der Beispielstudie suchen und annimmt eine Übersicht von 24 Einzelpersonen:

Haustier-Inhaber Nicht ein Haustier-Inhaber Gesamtmenge
Mann 1 9 10
Frau 11 3 14
Gesamtmenge 12 12 24

Fishers genauer Test berechnet Abweichung von der Nullhypothese, die hält, dass es keine Vorspannung in den Daten gibt oder dass die zwei kategorischen Variablen keine Wechselbeziehung mit einander haben. Im Falle des anwesenden Beispiels ist die Nullhypothese, dass Männer und Frauen zu eigenen Haustieren gleichmäßig wahrscheinlich sind. Fishers genauer Test bestimmt für Möglichkeitstabellen mit einer kleinen Mustergröße oder großen Diskrepanzen zwischen Zellenzahlen, wie der, die oben gezeigt. Für Möglichkeitstabellen mit einer großen Mustergröße und gut ausgewogenen Zahlen in jeder Zelle der Tabelle, Fishers ist genauer Test nicht genau, und der Chiquadrat Test ist bevorzugt.

Wenn er oben die Daten in der Tabelle analysiert, Fishers dient genauer Test, die Wahrscheinlichkeit festzustellen, dass Haustierbesitz ungleich unter Männern und Frauen in der Probe verteilt. Wir wissen, dass 10 der 24 Leute eigene Haustiere überblickten und dass 12 von 24 weiblich sind. Die Wahrscheinlichkeit, aus der 10 Leute, die zufällig von der Probe gewählt, neun Frauen bestehen und ein Mann vorschlagen die statistische Bedeutung der Verteilung der Haustierinhaber in der Probe.

Wahrscheinlichkeit bezeichnet durch der genauen den Test des Buchstaben P. Fishers feststellt den Pwert für die oben genannten Daten, indem man die factorials jeder begrenzten Gesamtmenge multipliziert -- in der Tabelle oben, in 10, in 14, in 12 und in 12 -- und das Resultat durch das Produkt der factorials jeder Zellenzahl und der Gesamtsumme teilend. Ein Faktoren- ist das Produkt aller positiven ganzen Zahlen kleiner als oder Gleichgestelltes zu einer gegebenen Zahl. 10! , „10 Faktoren-,“ folglich ist Gleichgestelltes zu 10X9X8X7X6X5X4X3X2X1 oder 3.628.800 ausgesprochen.

Für die Tabelle oben dann p= (10!)(14!)(12!)(12!)/(1!)(9!)(11!)(3!)(24!). Using einen Rechner kann man feststellen, dass die Wahrscheinlichkeit des Erhaltens der Zahlen in der Tabelle oben genannt unter 2%, gut unterhalb der Wahrscheinlichkeit ist, wenn die Nullhypothese zutreffend ist. Folglich ist es sehr unwahrscheinliches, dass es keine Möglichkeit gibt, oder bedeutendes Verhältnis, zwischen Geschlecht und Haustierbesitz in der Studienprobe.