Hiệu quả của việc hiệu chỉnh Yates làđể ngăn chặn việc đánh giá quá mức ý nghĩa thống kê đối với dữ liệu nhỏ. Công thức này chủ yếu được sử dụng khi ít nhất một ô trong bảng có số lượng dự kiến nhỏ hơn 5.
Có cần chỉnh sửa Yates không?
Mặc dù một số người khuyên bạn chỉ nên sử dụng hiệu chỉnh nếu tần số tế bào mong đợi của bạn dưới 10 hoặc thậm chí là 5, những người kháckhuyên bạn hoàn toàn không nên sử dụng nó. Một nhóm nghiên cứu lớn đã phát hiện ra rằng việc điều chỉnh quá nghiêm ngặt.
Điều gì là đúng về sự điều chỉnh của Yates?
Để giảm sai số trong tính gần đúng, Frank Yates, một nhà thống kê người Anh, đã đề xuất cách sửa lỗiđể có tính liên tục điều chỉnh công thức cho phép thử chi bình phương của Pearson bằng cách trừ đi 0,5 cho sự khác biệt giữa mỗi giá trị quan sát được và giá trị dự kiến của nó trong bảng dự phòng 2 × 2.
Công dụng của phép thử chi-bình phương là gì?
Phép thử chi-square là một phép thử thống kê được sử dụngđể so sánh kết quả quan sát được với kết quả mong đợi. Mục đích của bài kiểm tra này là để xác định xem sự khác biệt giữa dữ liệu quan sát và dữ liệu dự kiến là do ngẫu nhiên hay do mối quan hệ giữa các biến mà bạn đang nghiên cứu.
Giá trị bình phương chi tốt là gì?
Để ước lượng chi-bình phương hợp lệ, tần suất mong đợi phải làít nhất là 5. Thử nghiệm này không hợp lệ đối với các mẫu nhỏ và nếu một số số lượng nhỏ hơnnăm (có thể ở đuôi).
