Corrección de continuidad de yates para tablas de contingencia 2 x 2

Question

Me gustaría recabar opiniones de la gente en el campo sobre los Yates para la continuidad de la corrección para 2 x 2 tablas de contingencia. El artículo de la Wikipedia menciona que se puede ajustar demasiado lejos, y es por lo tanto sólo se utiliza en un sentido limitado. El post relacionados aquí no ofrece mucho más allá.

Así que para las personas que utilizan estas pruebas de regularidad, ¿cuáles son sus pensamientos? Es mejor usar la corrección o no?

Y un ejemplo del mundo real que puede dar diferentes resultados en el 95% de nivel de confianza. Nota: esta fue una tarea problema, pero nuestra clase no se ocupa de los Yates de la continuidad de la corrección a todos, para dormir tranquilo sabiendo que no estás haciendo mi tarea para mí.

samp <- matrix(c(13, 12, 15, 3), byrow = TRUE, ncol = 2)
colnames(samp) <- c("No", "Yes")
rownames(samp) <- c("Female", "Male")

chisq.test(samp, correct = TRUE)
chisq.test(samp, correct = FALSE)

Gracias!

Answer 1

La corrección de Yates resultados en las pruebas que son más conservadores como con la de Fisher "exacta" de las pruebas.

Aquí hay un tutorial en línea sobre el uso de Yates para la continuidad de la corrección, por Stefanescu et al, que apunta claramente a varios defectos de la sistemática de la corrección por continuidad (4-6). Citando Agresti (CDA 2002), "Yates (1934) menciona que Fisher sugiere la hipergeométrica a él para una prueba exacta", lo que llevó a la continuidad-versión corregida de la $\chi^2$. Agresti también indicó que de Fisher prueba es una buena alternativa ahora que las computadoras pueden hacer incluso para muestras grandes (p. 103). Ahora, el punto es que la elección de una prueba depende de la pregunta que se hicieron y las suposiciones que se han hecho por cada uno de ellos (por ejemplo, en el caso de la de Fisher prueba asumimos que los márgenes son fijos).

En su caso, la prueba de Fisher y corregir $\chi^2$ está de acuerdo y el rendimiento de $p$-valor por encima del 5%. En el caso de las ordinarias $\chi^2$ si $p$-valores se calculan utilizando un método de Monte Carlo (ver simulate.p.value), entonces no llega a la significación.

Otras referencias útiles tratar con el pequeño tamaño de la muestra de problemas y el uso excesivo de Fisher prueba, incluyen:

• I. Campbell, Chi-cuadrado y Fisher–Irwin las pruebas de dos-por-dos tablas con una pequeña muestra de las recomendaciones, la Estadística en Medicina 26(19): 3661-3675, 2007.
• Mark G. de la corporación haviland, la corrección de Yates para la continuidad y el análisis de 2 × 2 tablas de contingencia, la Estadística en Medicina 9(4): 363-367, 1990.

Answer 2

Si tienes cuentas bajo bastante que la corrección de Yates es una preocupación (como en tu ejemplo), probablemente debería utilizar la prueba exacta de Fisher. De lo contrario, te recomiendo que después de utilizar la prueba de Chi cuadrado en una tabla 2 x 2, confirme su prueba con un odds-ratio de log z-test.