对卡方检验结果 R 应用 Bonferroni 校正
Applying a Bonferroni Correction on a chi square test result R
我对具有两个标称变量的数据集应用了 R 卡方检验，即学科类别 (SC) 和研究机构 (RI)。 table 看起来像这样
RI1 RI2 RI3 RI4 RI5 RI6 RI7 RI8 RI9 RI10
sc1 4.95 2.97 2.97 5.94 3.96 7.92 25.74 44.55 0.99 0.00
sc2 6.53 3.01 11.55 5.52 5.02 6.03 23.61 38.19 0.00 0.50
sc3 6.12 4.08 10.20 6.12 0.00 2.04 24.48 44.89 0.00 2.04
sc4 10.00 0.00 2.00 8.00 0.00 4.00 32.00 42.00 0.00 2.00
sc5 10.93 3.12 6.25 3.12 1.56 6.25 23.43 42.18 1.56 1.56
sc6 6.10 4.58 12.21 6.87 3.05 4.58 24.42 35.87 1.52 0.76
sc7 11.90 7.14 11.90 7.14 2.38 2.38 33.33 19.04 0.00 4.76
sc8 8.60 3.22 6.98 5.37 3.76 3.76 20.96 43.01 1.61 2.68
sc9 7.27 4.84 13.93 6.06 4.24 2.42 19.39 40.00 1.21 0.60
sc10 3.75 0.00 8.75 7.50 1.25 1.25 33.75 40.00 2.50 1.25
卡方结果如下：
chisq.test(mydata)
Pearson's Chi-squared test
data: mydata
X-squared = 102.51, df = 81, p-value = 0.05357
Warning message:
In chisq.test(mydata) : Chi-squared approximation may be incorrect
我想对 p 值应用 Bonferroni 校正。我的假设是学科类别不会影响研究机构的出版物数量。我的问题是，既然我有 10 个学科类别，我应该将 p 值除以 10 吗？...
P.S。我还没有达到 15 分，因此无法创建新标签 "Bonferroni correction"
如果您打算在整体卡方检验后进行多次成对比较，您的 Bonferroni 校正将为 .05/（检验次数）。查看有用的参考资料 here and here
您可能需要测试所有可能的配对，这意味着您将进行 10 次以上的测试。但是，在继续之前，您可能需要考虑其他方法来解决这个问题。
第一步可能是重新评估您的假设。例如。如果你的研究机构有不同数量的研究人员，你的分析需要考虑到这一点（无论主题如何，更多的研究人员可能会产生更多的出版物）。当您阐明了您的研究问题后，您可能想使用另一种统计方法而不是 Chi Sq。有助于在 Cross Validated 搜索 questions/answers。
我对具有两个标称变量的数据集应用了 R 卡方检验，即学科类别 (SC) 和研究机构 (RI)。 table 看起来像这样
RI1 RI2 RI3 RI4 RI5 RI6 RI7 RI8 RI9 RI10
sc1 4.95 2.97 2.97 5.94 3.96 7.92 25.74 44.55 0.99 0.00
sc2 6.53 3.01 11.55 5.52 5.02 6.03 23.61 38.19 0.00 0.50
sc3 6.12 4.08 10.20 6.12 0.00 2.04 24.48 44.89 0.00 2.04
sc4 10.00 0.00 2.00 8.00 0.00 4.00 32.00 42.00 0.00 2.00
sc5 10.93 3.12 6.25 3.12 1.56 6.25 23.43 42.18 1.56 1.56
sc6 6.10 4.58 12.21 6.87 3.05 4.58 24.42 35.87 1.52 0.76
sc7 11.90 7.14 11.90 7.14 2.38 2.38 33.33 19.04 0.00 4.76
sc8 8.60 3.22 6.98 5.37 3.76 3.76 20.96 43.01 1.61 2.68
sc9 7.27 4.84 13.93 6.06 4.24 2.42 19.39 40.00 1.21 0.60
sc10 3.75 0.00 8.75 7.50 1.25 1.25 33.75 40.00 2.50 1.25
卡方结果如下：
chisq.test(mydata)
Pearson's Chi-squared test
data: mydata
X-squared = 102.51, df = 81, p-value = 0.05357
Warning message:
In chisq.test(mydata) : Chi-squared approximation may be incorrect
我想对 p 值应用 Bonferroni 校正。我的假设是学科类别不会影响研究机构的出版物数量。我的问题是，既然我有 10 个学科类别，我应该将 p 值除以 10 吗？...
P.S。我还没有达到 15 分，因此无法创建新标签 "Bonferroni correction"
如果您打算在整体卡方检验后进行多次成对比较，您的 Bonferroni 校正将为 .05/（检验次数）。查看有用的参考资料 here and here
您可能需要测试所有可能的配对，这意味着您将进行 10 次以上的测试。但是，在继续之前，您可能需要考虑其他方法来解决这个问题。
第一步可能是重新评估您的假设。例如。如果你的研究机构有不同数量的研究人员，你的分析需要考虑到这一点（无论主题如何，更多的研究人员可能会产生更多的出版物）。当您阐明了您的研究问题后，您可能想使用另一种统计方法而不是 Chi Sq。有助于在 Cross Validated 搜索 questions/answers。