So führen Sie den exakten Test nach Fisher in Stata durch

Der exakte Test nach Fisher wird verwendet, um festzustellen, ob zwischen zwei kategorialen Variablen eine signifikante Assoziation besteht oder nicht. Es wird normalerweise als Alternative zum Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest verwendet, wenn eine oder mehrere der Zellenzahlen in einer 2 × 2-Tabelle weniger als 5 betragen.

In diesem Tutorial wird erklärt, wie Sie den exakten Test nach Fisher in Stata durchführen.

Beispiel: Exakter Test nach Fisher in Stata

Angenommen, wir möchten wissen, ob das Geschlecht mit der Präferenz einer politischen Partei an einem bestimmten College zusammenhängt oder nicht. Um dies zu untersuchen, befragen wir zufällig 25 Studenten auf dem Campus. Die Anzahl der Studenten, die Demokraten oder Republikaner sind, ist nach Geschlecht aufgeführt:

Um festzustellen, ob ein statistisch signifikanter Zusammenhang zwischen Geschlecht und Präferenz der politischen Parteien besteht, können wir den Fisher’s Exact Test durchführen.

In Stata können wir den Befehl tabi verwenden, um den Fisher’s Exact-Test durchzuführen. Wir geben die Zählwerte in der 2 × 2-Tabelle von links nach rechts mit einem \ ein, um die oberen und unteren Zeilen zu trennen.

tabi 4 9 \ 8 4

So interpretieren Sie die Ausgabe:

Ausgabetabelle: Diese Tabelle zeigt die Anzahl für jede Zelle, so wie wir sie eingegeben haben.

Fisher’s exact: Dies ist der p-Wert, der mit einem zweiseitigen exakten Test nach Fisher verbunden ist. In diesem Fall ist es 0,115.

1-sided Fisher’s exact: Dies ist der p-Wert, der mit einem einseitigen exakten Test nach Fisher verbunden ist. In diesem Fall ist es 0,081.

Die Nullhypothese für exakten Test nach Fisher lautet, dass die beiden Variablen unabhängig sind. In diesem Fall lautet unsere Nullhypothese, dass Geschlecht und Präferenz der politischen Parteien unabhängig sind. Dies ist ein zweiseitiger Test, sodass wir den ersten p-Wert von 0,115 verwenden würden.

Da dieser p-Wert nicht kleiner als 0,05 ist, lehnen wir die Nullhypothese nicht ab. Wir haben also nicht genügend Beweise, um zu sagen, dass es einen signifikanten Zusammenhang zwischen Geschlecht und Präferenz der politischen Parteien gibt.