Когда я решил изучить частотный анализ, я столкнулся с некоторыми вопросами по поводу выбора ожидаемой частоты. Представьте себе, я проводил анализ некоторой выборки данных и обнаружил, что ожидаемая частота приняла значение 2. Я задался вопросом, какую значение следует использовать в таком случае. И вот что я выяснил.
Когда ожидаемая частота равна 2٫ есть два варианта٫ как я понял. Первый вариант ⎯ использовать приведенную формулу для вычисления статистической значимости. В этом случае мы можем использовать формулу X^2 Σ (O — E)^2 / E٫ где X^2 ⎯ это значения хи-квадрат٫ О — наблюдаемая частота٫ а Е — ожидаемая частота.
Однако, в моем исследовании я решил использовать другой подход, который я считаю более подходящим при ожидаемой частоте, равной 2. Я использовал формулу Фишера для определения статистической значимости. Формула Фишера позволяет выявить связь между двумя категориальными переменными и вычислить p-значение.Чтобы использовать формулу Фишера٫ я создал таблицу сопряженности٫ где строки представляли значения переменной Х٫ а столбцы — значения переменной Y. Затем я сопоставил наблюдаемые частоты с ожидаемыми частотами в каждой ячейке таблицы. В моем случае٫ я рассчитал ожидаемую частоту٫ равную 2٫ для каждой ячейки таблицы.Затем я использовал формулу Фишера для вычисления p-значения. Формула Фишера выглядит следующим образом⁚
p (k — 1)! / (a b)!(c d)!(a c)!(b d)!, где p ⎯ p-значение, k ⎯ количество ячеек таблицы, а, b, c и d — значения внутри ячеек таблицы.
Полученное мною p-значение помогло мне определить статистическую значимость связи между двумя переменными и понять, насколько отличаются наблюдаемые и ожидаемые частоты.
Подводя итог, когда ожидаемая частота принимает значение 2, можно использовать как приведенную формулу хи-квадрат, так и формулу Фишера для проведения частотного анализа. Однако я рекомендую использовать формулу Фишера, особенно при небольших ожидаемых частотах, так как она учитывает все значения в таблице сопряженности и позволяет более точно вычислить статистическую значимость.