Fisher's test on 2x10 contingency (expected value <6 in >20% of cell) - 解决 R 工作区错误，或建议替代统计测试？

Question

我有 2x10 的应急费用。不幸的是，6 个单元格的预期值小于 5，因此我无法使用 Pearson Chi sq 检验。

我尝试在 R 中使用 Fisher 检验（fisher.test()，如果我理解正确，它会自动执行 Freeman-Halton 扩展），但我认为我的计算机无法处理计算量。

这是我会得到的错误：

Error in fisher.test(x$size, y$gender, workspace = 2e+08) : 
  FEXACT error 7(location). LDSTP=18716400 is too small for this problem,
  (pastp=328.023, ipn_0:=ipoin[itp=120337]=176553, stp[ipn_0]=318.699).
Increase workspace or consider using 'simulate.p.value=TRUE'

试图将工作区增加到 2e9，但出现此错误：

Error: cannot allocate vector of size 7.5 Gb

带有 Yates 修正的卡方检验可以解决这个问题吗？即便如此，出于某种原因，我似乎也无法强迫 R 对我的计算进行 Yates 校正 - chisq.test(x$size, y$gender, correct=T)。相反，correct=F 有效。

有什么建议的解决方案吗？或者我可以使用替代测试？

谢谢！

Answer 1

让我们试试这个例子：

set.seed(111)
value = rnbinom(1000,mu=69,size=1)
size = cut(value,10)
gender = rep(c("M","F"),each=500)
table(gender,size)

gender (-0.466,46.6] (46.6,93.2] (93.2,140] (140,186] (186,233] (233,280]
     F           244         107         67        42        17        11
     M           255         127         64        28        11         8
      size
gender (280,326] (326,373] (373,419] (419,466]
     F         7         4         0         1
     M         4         2         1         0


fisher.test(gender, size)
Error in fisher.test(gender, size) : 
  FEXACT error 7(location). LDSTP=18480 is too small for this problem,
  (pastp=81.1067, ipn_0:=ipoin[itp=68]=79, stp[ipn_0]=80.6036).
Increase workspace or consider using 'simulate.p.value=TRUE'

就像你说的，chisq 修正测试：

chisq.test(gender,size)$p.value
[1] 0.3452619
chisq.test(gender,size,correct=TRUE)$p.value
[1] 0.3452619

还有一个很好的理由：

correct: a logical indicating whether to apply continuity correction when computing the test statistic for 2 by 2 tables

您可以像 Dave2e 指出的那样使用 simulate.p.value = TRUE，在这种情况下它或多或少是可以的，因为我在 null 下模拟，组之间没有区别：

    Fisher's Exact Test for Count Data with simulated p-value (based on
    2000 replicates)

data:  gender and size
p-value = 0.3393
alternative hypothesis: two.sided

这基本上类似于具有分布模拟的卡方检验：

library(coin)
chisq_test(table(gender,size),distribution = approximate(nresample = 10000))

    Approximative Pearson Chi-Squared Test

data:  size by gender (F, M)
chi-squared = 10.065, p-value = 0.3263

如果您的类别是有序的，您可以尝试线性关联，查看更多 here。

Fisher's test on 2x10 contingency (expected value <6 in >20% of cell) - 解决 R 工作区错误，或建议替代统计测试？

Fisher's test on 2x10 contingency (expected value <6 in >20% of cell) - Solve R workspace error, OR suggest alternative statistical test?

statistics

r

rstudio