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웹에서 하는 R 통계

2X2 table에서 categorical variable을 비교할 때 표시된 P 값은 

N > 20, 기대빈도 >= 5를 만족하지 못하면 Fisher's exact test를, 만족하면 카이제곱을 이용하는 것으로 알고 있습니다.

웹에서 하는 R 통계에서 categorical variable의 P값은 어떤 기준으로 계산되는지요?


제가 SPSS로 돌려봤더니 연속수정이라고 써 있는 값으로 계산이 되어 나오는 것 같습니다.


ICS_dose * AE_90 교차표

                                                       AE_90

                                                  0       1       전체

ICS_dose 1     빈도                         4       6       10

                   기대빈도                   7.0    3.0      10.0

                    ICS_dose 중 %        40.0%  60.0%  100.0%

             2     빈도                        35     11       46

                   기대빈도                  32.0   14.0     46.0

                    ICS_dose 중 %        76.1%   23.9%  100.0%

                    전체 빈도                 39     17       56

                    기대빈도                 39.0    17.0     56.0

                    ICS_dose 중 %         69.6%  30.4%   100.0%

 




카이제곱 검정

                          자유도 점근 유의확률 (양측검정) 정확한 유의확률 (양측검정) 정확한 유의확률 (단측검정)

Pearson 카이제곱      5.060a     1                       .024

연속수정b                 3.497     1                       .061

우도비                     4.685     1                       .030

Fisher의 정확한 검정                                                                  .052                       .034

선형 대 선형결합       4.969       1                       .026

유효 케이스 수          56

a 1 셀 (25.0%)은(는) 5보다 작은 기대 빈도를 가지는 셀입니다. 최소 기대빈도는 3.04입니다.

b 2x2 표에 대해서만 계산됨




1. 연속수정이라는 값은 언제 사용하는 것인지요?

   이 값이 N수나 기대빈도에 상관이이 가장 보수적인지요? 

2. 이 값을 논문에 그대로 써도 될지요?

   그렇다면 통계 분석에 어떻게 기술해야 할지요?




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