发信人: Rutland (樱桃), 信区: Statistics
标  题: Re: 问个Chi-Square和T-test的问题
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Apr 27 00:51:20 2019, 美东)

非常感谢！回答的真是太全面了，明白是怎么回事，下一步该怎么作了。

你介意有空时帮我看一下另外一个关于scatter plot的提问吗？在这里：http://www.mitbbs.com/article_t0/Statistics/31402375.html

像你说的，我虽然跟踪了4个学年，但是 r squaired value 每年都在0.20左右，我觉
得没必要按每学期来作一个scatter plot, 干脆把4年的数据放在一起做个总体的
scatter plot,表现两个变量间没什么correlation. 你觉得怎样？

非常感谢热心回答，祝周末快乐！





【 在 Bighappy (快乐大大大) 的大作中提到: 】
: 40
: 你其实应该首先说明你的零假设是什么，就省得别人一开始在ANOVA或是卡方检验纠缠
: 了。
: 根据你的描述，你希望的是比较比例的差异，所以卡方检验应该是首选。因为你划分的
: 类别太细，有可能得用Fisher Exact Test来取代卡方检验。
: 不过，这些讨论只限于教科书上的范围；也就是虽说理论上你可以这么做，但在实践中
: 却未必可取。一个明显的例子是LS建议是全职vs非全职的检验，非常合理，而你却还想
: 细化。通常上2X2 Contingency Table用卡方或Fisher Exact Test，可以延伸到CXR
（C
: ，R>2），但最好不要分类太多，一般3或4就可以了。像你前面那个例子：社交媒体，
: 朋友介绍，健身老师，张贴广告，。。共8-10项，也就8-10个类别，卡方检验也就非常
: ...................



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