Opisana tutaj procedura Marascuilo wydaje się być testem, który rozwiązuje problem wielokrotnych porównań proporcji, gdy chcesz sprawdzić, które konkretne proporcje różnią się od siebie po odrzuceniu wartości zerowej w ogólnym teście chi-kwadrat.
Jednak nie znam tego testu. Więc moje pytania:
O jakie niuanse (jeśli w ogóle) powinienem się martwić podczas korzystania z tego testu?
Znam co najmniej dwa inne podejścia (patrz poniżej), aby rozwiązać ten sam problem. Który test jest „lepszym” podejściem:
Wykonanie „partycjonowanego kwadratu chi” wskazało w tej odpowiedzi @Brett Magill
Zastosowanie metody Holm – Bonferroni w celu dostosowania wartości p.
multiple-comparisons
chi-squared
Społeczność
źródło
źródło
Odpowiedzi:
Tylko częściowa odpowiedź, ponieważ nigdy nie słyszałem o tej metodzie. Z tego, co przeczytałem w podanym linku, wydaje się, że jest to procedura jednoetapowa (podobnie jak Bonferroni, z tym wyjątkiem, że przerabiamy statystyki testowe zamiast wartości p), co może być zbyt konserwatywne.
W R jest funkcja,
pairwise.prop.test()która pozwala na dowolną korektę wielu porównań (jednoetapowe lub stopniowe metody FWER lub oparte na FDR), ale jest to wyjście z tego, co już zasugerowałeś (chociaż Bonferroni jest zdecydowanie zbyt konserwatywny, ale wciąż bardzo stosowane w praktyce). Interesujące może być również podejście polegające na ponownym próbkowaniu z wykorzystaniem permutacji.coinPakiet R zapewnia ugruntowaną ramach badań w tym zakresie, patrz §5 Implementacja klasy permutacji testy: Pakiet monetę , ale nigdy nie miał do czynienia z testów permutacji na danych kategorycznych w sposób post-hoc.Jeśli chodzi o analizę podzielonych tabel nieprzewidzianych sytuacji, generalnie traktuję określone powiązania jako przewodnik do opracowania dodatkowych hipotez (jak w przypadku wszelkich nieplanowanych porównań), ale to inne pytanie. Generalnie używam tylko narzędzi wizualizacyjnych, takich jak mozaikowy wykres Michaela Friendlya , resztki Pearsona, a jeśli próbuję wyjaśnić określone wzorce asocjacji, używam modeli logarytmiczno-liniowych.
źródło
Chciałbym, aby procedura Marascuilo była używana częściej. Dość często widzę ludzi obliczających chi-kwadrat na podzbiorze głównej tabeli, tj. W dwóch kategoriach naraz, ale bez właściwego podziału partycji. Z tego powodu, o ile rozumiem, robią to w ten sposób, ponieważ nie mogą znieść grupowania kategorii, ponieważ utrudni to interpretację. Pod koniec dnia zależy to również od odbiorców, ponieważ jeśli nie wiedzą, mogą po prostu polecić zwykłe podejście Bonferroni
źródło