In the analysis of contingency table with ordered categories, the relationship between odds for adjacent categories has received con-siderable interest. We consider likelihood ratio tests of independence against an order restriction on odds in 2 $\times$ k contingency tables.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권2호
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pp.305-317
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2003
We suggest methods to measure the changes in $x^2$ statistic when a row is deleted from a two-way contingency table. The influence function is extended and the deletion method is applied. Two examples are presented and we compare the results obtained from the influence function method and the deletion method.
A random effects model of a one-way layout contingency table is developed using a Dirichlet-multinomial distribution. A test statistic, say $T_k$, is suggested for detecting Dirichlet-multinomial departure from a multinomial distribution. It is shown that the $T_k$ test is asymptotically superior to the classical chi-square test based on the asymptotic relative efficiency. This superiority is further evidenced by a Monte Carlo simulation.
For square contingency tables with nominal categories, this paper proposes a measure to represent the degree of departure from the quasi-symmetry (QS) model and the Bradley-Terry (BT) model. The measure proposed is expressed by using the Cressie and Read (1984)'s power-divergence or Patil and Taillie (1982)'s diversity index. The measure lies between 0 and 1, and it is useful for comparing the degree of departure from QS or BT in several tables.
For square contingency tables with ordered categories, Tomizawa (1995) considered two kinds of measures to represent the degree of departure from global symmetry, which means that the probability that an observation will fall in one of cells in the upper-right triangle of square table is equal to the probability that the observation falls in one of cells in the lower-left triangle of it. This paper proposes a generalization of those measures. The proposed measure is expressed by using Cressie and Read's (1984) power divergence or Patil and Taillie's (1982) diversity index. Special cases of the proposed measure include TomiBawa's measures. The proposed measure would be useful for comparing the degree of departure from global symmetry in several tables.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권3호
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pp.495-500
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2012
We consider a Bayesian test of independence in a two-way contingency table that has some zero cells. To do this, we take a three-stage hierarchical Bayesian model under each hypothesis. For prior, we use Dirichlet density to model the marginal cell and each cell probabilities. Our method does not require complicated computation such as a Metropolis-Hastings algorithm to draw samples from each posterior density of parameters. We draw samples using a Gibbs sampler with a grid method. For complicated posterior formulas, we apply the Monte-Carlo integration and the sampling important resampling algorithm. We compare the values of the Bayes factor with the results of a chi-square test and the likelihood ratio test.
소표본으로부터 형성되는 2원 분할표에는 빈도가 작은 칸들이 적지 않기 때문에 대표본이론에 근거한 카이제곱 검증 등 기존 통계적 방법의 적용이 적절하지 않응 수가 있다. 이런 경우에 한 대안으로서 정확검증법(exact tests)이 개발되어 있으나 이것이 너무 많은 계산을 요구하므로 사용하기가 쉽지 않다. 본 연구는 소표본 2원 분할표에서, 단순한 몬테칼로 알로리즘에 의한 행 균일성 가설의 카이제곱 임의화 검증법(randomization test)을 제안하고 튜키(Tukey) 형의 행간 다중비교법을 제안한다. 아울러 열 범주가 순서형인 2원 분할표에 대하여도 유사한 방법론을 적용할 수 있음을 밝힌다.
랜덤표본에 관한 이원분할표의 독립성검정에는 통상 피어슨의 카이제곱적합도검정과 우도비검정을 사용한다. 그러나 랜덤표본이 아닌 집락자료에 관한 분할표의 경우에는 이들 검정법은 잘못된 결과를 나타낸다. 이러한 경우에는 공변량의 고정효과 외에 집락에 따른 변량효과를 함께 포함하는 일반화선형혼합모형을 고려함으로써 집락간의 이질성과 집락내의 종속성을 반영할 수 있다. 본 연구에서는 집락자료의 분할표에 대한 일반화선형혼합모형을 소개하고 실례를 통하여 이들 모형의 적합에 대해 논의한다.
2차원 분할표 형태의 자료에 대해 두 범주형 변수들간의 독립성을 검정함에 있어, 만일 두 변수 각각의 모분포가 이미 완전히 알려진 경우라면 이 알려진 정보를 충족할 수 있도록 분할표 자료를 보정한 후 보정된 분할표 자료에 대해 전통적인 카이제곱 검정법을 적용하는 것이 더 타당함을 논증한다 그리고 이에 근거한 제약상황 카이제곱 독립성 검정법을 유도하고 모의실험을 통해 전통적인 무보정 카이제곱 검정법과 비교한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권1호
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pp.35-42
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1998
Once a contingency table is constructed, the first interest will be the hypotheses of either homogeneity or independence depending on the sampling scheme. The most widely used test statistic in practice is the classical Pearson's $\chi^2$ statistic. When the null hypothesis is rejected, another natural interest becomes which cell contributed to the rejection of the null hypothesis more than others. For this purpose, so called cell $\chi^2$ components are investigated. In this paper, the influence function of a cell to the $\chi^2$ statistic is derived, which can be used for the same purpose. This function measures the effect of each cell to the $\chi$$^2$ statistic. A numerical example is given to demonstrate the role of the new function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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