Парадокс хи-квадрат

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Описание задачи)
 
(2 промежуточные версии не показаны)
Строка 51: Строка 51:
Необходимо, чтобы М<sub>п</sub>=М<sub>н</sub>=Ж<sub>п</sub>=Ж<sub>н</sub>
Необходимо, чтобы М<sub>п</sub>=М<sub>н</sub>=Ж<sub>п</sub>=Ж<sub>н</sub>
-
==Литература==
+
==Смотри также==
-
# Г. Секей "Парадоксы в теории вероятностей и математической статистике"
+
# [[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2008]]
# [[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2008]]
 +
==Литература==
 +
# Г. Секей "Парадоксы в теории вероятностей и математической статистике"
 +
[[Категория:Энциклопедия анализа данных]]
 +
[[Категория:Анализ таблиц сопряженности]]

Текущая версия

Содержание

Описание задачи

Рассматривается следующий любопытный пример из области проверки однородности с помощью критерия хи-квадрат. В таблицах, приведённых ниже, содержится информация о действии некоторого метода лечения (заключается в приеме определенного лекарства) смертельно опасной болезни

  • отдельно на мужчин
  • отдельно на женщин
  • на больных обоего пола (объединённые результаты)
Мужчины Выздоровел Нет
Принимал 700 800
Нет 80 130


Женщины Выздоровела Нет
Принимала 150 70
Нет 400 280


М+Ж Выздоровел(а) Нет
Принимал(а) 850 870
Нет 480 410

Решение задачи

Используя критерий хи-квадрат для анализа таблиц сопряженности получим следующие статистики:

  • X2=5,456 для мужчин
  • X2=6,125 для женщин

Согласно таблице распределения хи-квадрат с одной степенью свободы находим, что фактические уровни значимости равны 0,02 и 0,01. Это свидетельствует о существенности различия вероятностей выздоровления между теми, кто использовал данный метод лечения и теми, кто его не использовал, т.е. лекарство влияет на выздоровление.

С другой стороны, статистика хи-квадрат для таблицы с объединенными результатами X2=4,782, что значимо велико на уровне 0,03, т.е. лекарство не влияет на выздоровление!

Г. Секей пишет: "Аналогично, новое лекарство может оказаться эффективным в каждом из десяти различных госпиталей, но объединение результатов укажет на то, что это лекарство либо бесполезно, либо вредно".

Причина парадокса

Нехватка данных.
Необходимо, чтобы Мпнпн

Смотри также

  1. Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2008

Литература

  1. Г. Секей "Парадоксы в теории вероятностей и математической статистике"
Личные инструменты