[Løst] Forkaste/beholde H0 i forhold til alpha level og critical value

[Gaea]

Har jeg forstått dette riktig, eller misforstått noe? Evt, hva? 

 

Ved Fischers exact test, fordi forutsetningene for å gjøre chi square test ikke er oppfylt: Når p-verdien er lavere alpha level på 0,05, skal man forkaste H₀?

Det vil si, at en verdi på 0,93, betyr at jeg beholde H₀? (Siden denne er større er 0,05?).  

Under forutsetning at forutsetningene for å gjøre Chi square er oppfylt. Da skal jeg sammenligne med sånn chi-square tabell? Med 4 df, og alpha level på 0,05, ser det ut som critical value er 9,4. Siden p-valuen min var 0,93, er dette mye lavere enn 9,4, noe som betyr at H₀ skal forkastes?

 

 

 

 

 

 

[L12345]

 

Dette bildet er for en annen type test, men den illustrerer de samme begrepene. p-verdi og signifikansnivå (alpha) er areal under grafen; kritisk verdi og observert verdi (test statistic på skissen) er punkt på den horisontale aksen. Du kan altså ikke sammenligne p-verdi med kritisk verdi.

 

At p-verdi er mindre enn alpha betyr at resultatet du har fått er lite sannsynlig hvis H₀ er sann. Da er det naturlig å forkaste nullhypotesen.

 

Jeg har ikke vært borti Fischers exact test, men jeg antar at du ikke kan bruke samme p-verdi når du skal sammenligne med kjikvadrattesten (Chi square). Du må nok regne ut de to testene hver for seg; du kan ikke ta resultatet fra den ene og sammenligne med tabellen for den andre.

[Gaea]

 

Dette bildet er for en annen type test, men den illustrerer de samme begrepene. p-verdi og signifikansnivå (alpha) er areal under grafen; kritisk verdi og observert verdi (test statistic på skissen) er punkt på den horisontale aksen. Du kan altså ikke sammenligne p-verdi med kritisk verdi.

 

At p-verdi er mindre enn alpha betyr at resultatet du har fått er lite sannsynlig hvis H₀ er sann. Da er det naturlig å forkaste nullhypotesen.

 

Jeg har ikke vært borti Fischers exact test, men jeg antar at du ikke kan bruke samme p-verdi når du skal sammenligne med kjikvadrattesten (Chi square). Du må nok regne ut de to testene hver for seg; du kan ikke ta resultatet fra den ene og sammenligne med tabellen for den andre.

Åh, tusen takk, dette var mye mer forklarerende. Ser nå at jeg hadde sammenlignet p-verdi og stedet for å bruke den test statistic valuen.

 

Fischers extact test er mer robust test, hvis det ikke møter forutsetningene som at f.eks. at mer enn 20 % av cellene inneholder expected values under, dataene må være tilfeldig utvalgt og tilstrekkelig utvalgsstørrelse, altså mer enn 20 personer. Jeg har 71. Hos meg er ca. 40 % av cellene med expected value under 5, som da betyr at den ene forutsetningen er brutt. Men det gir mening det du sier. Tabellen i SPSS gir ikke noe verdi på df på fischer som gjør at jeg kan jo faktisk ikke vurdere det opp mot samme verdi.