Fisher's exact test
http://dbpedia.org/resource/Fisher's_exact_test an entity of type: Cricketer
La prova exacta de Fisher és una prova de significació estadística utilitzada en l'anàlisi de taules de contingència. Encara que en la pràctica es fa servir quan la mida de les mostres són petites, és un mètode vàlid per a totes les mides de les mostra. Rep el nom del seu inventor, Ronald Fisher, i és un d'una classe de .
rdf:langString
Der Exakte Fisher-Test (Fisher-Yates-Test, exakter Chi-Quadrat-Test) ist ein exakter Signifikanztest auf Unabhängigkeit in Kontingenztafeln. Im Gegensatz zum Chi-Quadrat-Unabhängigkeits-Test stellt er jedoch keine Voraussetzungen an den Stichprobenumfang und liefert auch bei einer geringen Anzahl von Beobachtungen zuverlässige Resultate. Er geht auf den britischen Statistiker Ronald Aylmer Fisher zurück. Ursprünglich wurde er für zwei dichotome Variablen entwickelt, also für 2x2-Kontingenztafeln, aber er kann auch auf größere Kontingenztafeln erweitert werden.
rdf:langString
Fisherren proba zehatza kontingentzia tauletan independentziarako proba estatistiko bat da. Bereziki 2×2 tauletarako erabiltzen da, baina edozein tamainako tauletarako erabil daiteke, taula handietan kalkuluak oso luzeak badira ere. Bereziki aproposa da lagin-tamaina txikietarako; hain zuzen 2×2 tauletan gelaskaren bateko 5 baino txikiagoa denean, gelaskak bateratzea ezinezkoa da maiztasun teorikoen kopurua 5etik gora bilakatzeko. Lagin-tamina handietarako proba horren aukeratzat erabil daiteke. Proba banaketa hipergeometrikoan oinarritzen da eta taulako bazter-maiztasunetatik abiatzen da taula barruan suertatu diren maiztasunak suertatzeko probabilitatea kalkulatzeko. Proba Ronald Fisher estatistikariak asmatu zuen eta berak idatziriko 1925eko liburuan argitaratu zen lehen aldiz.
rdf:langString
Точный тест Фишера — тест статистической значимости, используемый в анализе таблиц сопряжённости для выборок маленьких размеров. Относится к точным тестам значимости, поскольку не использует приближения большой выборки (асимптотики при размере выборки стремящемся к бесконечности). Назван именем изобретателя — Рональда Фишера, на создание автора побудило высказывание (англ. Муриэль Бристоль), которая утверждала, будто была в состоянии обнаружить, в какой последовательности чай и молоко были налиты в её чашку.
rdf:langString
Fisher's exact test is a statistical significance test used in the analysis of contingency tables. Although in practice it is employed when sample sizes are small, it is valid for all sample sizes. It is named after its inventor, Ronald Fisher, and is one of a class of exact tests, so called because the significance of the deviation from a null hypothesis (e.g., P-value) can be calculated exactly, rather than relying on an approximation that becomes exact in the limit as the sample size grows to infinity, as with many statistical tests.
rdf:langString
La prueba exacta de Fisher es una prueba de significación estadística utilizada en el análisis de tablas de contingencia. Aunque en la práctica se emplea cuando los tamaños de muestra son pequeños, también es válido para todos los tamaños de muestra. Lleva el nombre de su inventor, Ronald Fisher, y es una de una clase de pruebas exactas, llamadas así porque el significado de la desviación de la hipótesis nula se puede calcular con exactitud, en lugar de basarse en una aproximación que se hace exactamente en el límite el tamaño de la muestra crece hasta el infinito, como con muchos otros análisis estadísticos. Fisher se dice que ha ideado la prueba conocida como la mujer saboreando té después de un comentario de , que decía ser capaz de detectar si el té o la leche se habían añadido prim
rdf:langString
En statistique, le test exact de Fisher est un test statistique exact utilisé pour l'analyse des tables de contingence. Ce test est utilisé en général avec de faibles effectifs mais il est valide pour toutes les tailles d'échantillons. Il doit son nom à son inventeur, Ronald Fisher. C'est un test qualifié d'exact car les probabilités peuvent être calculées exactement plutôt qu'en s'appuyant sur une approximation qui ne devient correcte qu'asymptotiquement comme pour le test du utilisé dans les tables de contingence.
rdf:langString
フィッシャーの正確確率検定（フィッシャーのせいかくかくりつけんてい、英: Fisher's exact test）は、標本の大きさが小さい場合に、2つのカテゴリーに分類されたデータの分析に用いられる統計学的検定法である。フィッシャーの直接確率検定ともいう。名称は考案者ロナルド・フィッシャーに因む。 2 x 2分割表（2つの集団が2カテゴリーに分類されたデータを扱う場合、自由度は1）の2変数の間に統計学的に有意な関連があるかどうかを検討するのに用いられる。1 x 2分割表の場合もある。同じ状況で標本の大きさが大きい場合には統計量の標本分布が近似的にカイ二乗分布に等しくなるのでカイ二乗検定が用いられるが、標本の大きさが小さい（分割表のセルの期待値に10未満のものがある）場合や、表中の数値の偏りが大きい場合にはこの近似は不正確である。この場合には正確確率検定が文字通り正確である。標本の大きさが大きい場合や、数値の偏りが小さい場合（差がなさそうに見える場合）には計算が難しいが、このようなときはカイ二乗検定が利用可能である。 以下に、2 x 2分割表での分析例を示す： このデータは、全てのセルの期待値が10未満であるため、カイ二乗検定には向いていない。分割表を一般的な形に書き直す。各セルをa、b、c、d と表示し、各行・各列の小計をそれらの和で、また総計をn で表すと次のようになる：
rdf:langString
Il test esatto di Fisher (o test di Fisher-Yates, test di Fisher-Irwin, test esatto del chi²) è un test per la verifica d'ipotesi utilizzato nell'ambito della statistica non parametrica in situazioni con due variabili nominali dicotomiche e campioni piccoli. Porta il nome del suo ideatore Ronald Fisher. Questi dati non sono idonei ad essere analizzati con il test chi quadratoin quanto il valore atteso è in alcune celle al limite (5 secondo alcuni, 10 secondo altri). Per la prima tabella la probabilità è mentre per la seconda sommando si ottiene: p = p0 + p1 = 0,00138 = 0,14% il che vuol dire:
rdf:langString
Fishers exacte toets is een statistische toets die toegepast wordt bij de analyse van kruistabellen. De toets is aanvankelijk ontwikkeld voor 2×2-tabellen en wordt in de praktijk ook voornamelijk gebruikt bij steekproeven van geringe omvang, omdat in die gevallen de benadering via de chi-kwadraattoets niet mogelijk is. De toets is echter geldig voor alle steekproefgroottes, hoewel het rekenwerk dat met de toets gepaard gaat, toeneemt bij grotere steekproeven. De toets is genoemd naar Ronald Fisher, die de toets heeft bedacht. De toets is een 'exacte' toets, omdat de verdeling van de toetsingsgrootheid onder de nulhypothese exact bekend is. Er wordt wel gezegd dat Fisher de toets ontworpen heeft naar aanleiding van de bewering van dr. Muriel Bristol, dat zij in staat zou zijn te proeven of
rdf:langString
O teste exato de Fisher é um teste de significância estatística utilizado na análise de tabelas de contingência. Embora na prática ele seja empregado quando os tamanhos das amostras são pequenos, é válido para todos os tamanhos de amostra. É nomeado em homenagem a seu inventor, Ronald Fisher, e é um de uma classe de , assim chamados por conta da significância do desvio de uma hipótese nula (e.g., p-valor) que pode ser calculada exatamente, ao invés de depender de uma aproximação que se torna exata no limite conforme o tamanho da amostra cresce para o infinito, como em muitos testes estatísticos.
rdf:langString
rdf:langString
Prova exacta de Fisher
rdf:langString
Exakter Test nach Fisher
rdf:langString
Prueba exacta de Fisher
rdf:langString
Fisherren proba zehatz
rdf:langString
Fisher's exact test
rdf:langString
Test esatto di Fisher
rdf:langString
Test exact de Fisher
rdf:langString
フィッシャーの正確確率検定
rdf:langString
Fishers exacte toets
rdf:langString
Teste exato de Fisher
rdf:langString
Точный тест Фишера
xsd:integer
819467
xsd:integer
1117572309
rdf:langString
La prova exacta de Fisher és una prova de significació estadística utilitzada en l'anàlisi de taules de contingència. Encara que en la pràctica es fa servir quan la mida de les mostres són petites, és un mètode vàlid per a totes les mides de les mostra. Rep el nom del seu inventor, Ronald Fisher, i és un d'una classe de .
rdf:langString
Fisher's exact test is a statistical significance test used in the analysis of contingency tables. Although in practice it is employed when sample sizes are small, it is valid for all sample sizes. It is named after its inventor, Ronald Fisher, and is one of a class of exact tests, so called because the significance of the deviation from a null hypothesis (e.g., P-value) can be calculated exactly, rather than relying on an approximation that becomes exact in the limit as the sample size grows to infinity, as with many statistical tests. Fisher is said to have devised the test following a comment from Muriel Bristol, who claimed to be able to detect whether the tea or the milk was added first to her cup. He tested her claim in the "lady tasting tea" experiment.
rdf:langString
Der Exakte Fisher-Test (Fisher-Yates-Test, exakter Chi-Quadrat-Test) ist ein exakter Signifikanztest auf Unabhängigkeit in Kontingenztafeln. Im Gegensatz zum Chi-Quadrat-Unabhängigkeits-Test stellt er jedoch keine Voraussetzungen an den Stichprobenumfang und liefert auch bei einer geringen Anzahl von Beobachtungen zuverlässige Resultate. Er geht auf den britischen Statistiker Ronald Aylmer Fisher zurück. Ursprünglich wurde er für zwei dichotome Variablen entwickelt, also für 2x2-Kontingenztafeln, aber er kann auch auf größere Kontingenztafeln erweitert werden.
rdf:langString
Fisherren proba zehatza kontingentzia tauletan independentziarako proba estatistiko bat da. Bereziki 2×2 tauletarako erabiltzen da, baina edozein tamainako tauletarako erabil daiteke, taula handietan kalkuluak oso luzeak badira ere. Bereziki aproposa da lagin-tamaina txikietarako; hain zuzen 2×2 tauletan gelaskaren bateko 5 baino txikiagoa denean, gelaskak bateratzea ezinezkoa da maiztasun teorikoen kopurua 5etik gora bilakatzeko. Lagin-tamina handietarako proba horren aukeratzat erabil daiteke. Proba banaketa hipergeometrikoan oinarritzen da eta taulako bazter-maiztasunetatik abiatzen da taula barruan suertatu diren maiztasunak suertatzeko probabilitatea kalkulatzeko. Proba Ronald Fisher estatistikariak asmatu zuen eta berak idatziriko 1925eko liburuan argitaratu zen lehen aldiz.
rdf:langString
La prueba exacta de Fisher es una prueba de significación estadística utilizada en el análisis de tablas de contingencia. Aunque en la práctica se emplea cuando los tamaños de muestra son pequeños, también es válido para todos los tamaños de muestra. Lleva el nombre de su inventor, Ronald Fisher, y es una de una clase de pruebas exactas, llamadas así porque el significado de la desviación de la hipótesis nula se puede calcular con exactitud, en lugar de basarse en una aproximación que se hace exactamente en el límite el tamaño de la muestra crece hasta el infinito, como con muchos otros análisis estadísticos. Fisher se dice que ha ideado la prueba conocida como la mujer saboreando té después de un comentario de , que decía ser capaz de detectar si el té o la leche se habían añadido primero en su taza.
rdf:langString
En statistique, le test exact de Fisher est un test statistique exact utilisé pour l'analyse des tables de contingence. Ce test est utilisé en général avec de faibles effectifs mais il est valide pour toutes les tailles d'échantillons. Il doit son nom à son inventeur, Ronald Fisher. C'est un test qualifié d'exact car les probabilités peuvent être calculées exactement plutôt qu'en s'appuyant sur une approximation qui ne devient correcte qu'asymptotiquement comme pour le test du utilisé dans les tables de contingence. Les calculs à la main ne sont raisonnables que pour les tables 2 × 2 mais le principe du test peut s'étendre au cas général et certains logiciels de statistique permettent le calcul pour le cas général. Fisher aurait conçu le test à la suite d'un commentaire de Muriel Bristol, qui prétendait pouvoir détecter si le thé ou le lait avait été ajouté en premier à sa tasse. Il a testé sa revendication dans une expérience appelée « lady tasting tea ».
rdf:langString
Fishers exacte toets is een statistische toets die toegepast wordt bij de analyse van kruistabellen. De toets is aanvankelijk ontwikkeld voor 2×2-tabellen en wordt in de praktijk ook voornamelijk gebruikt bij steekproeven van geringe omvang, omdat in die gevallen de benadering via de chi-kwadraattoets niet mogelijk is. De toets is echter geldig voor alle steekproefgroottes, hoewel het rekenwerk dat met de toets gepaard gaat, toeneemt bij grotere steekproeven. De toets is genoemd naar Ronald Fisher, die de toets heeft bedacht. De toets is een 'exacte' toets, omdat de verdeling van de toetsingsgrootheid onder de nulhypothese exact bekend is. Er wordt wel gezegd dat Fisher de toets ontworpen heeft naar aanleiding van de bewering van dr. Muriel Bristol, dat zij in staat zou zijn te proeven of de thee eerst in het kopje was gedaan of de melk.
rdf:langString
フィッシャーの正確確率検定（フィッシャーのせいかくかくりつけんてい、英: Fisher's exact test）は、標本の大きさが小さい場合に、2つのカテゴリーに分類されたデータの分析に用いられる統計学的検定法である。フィッシャーの直接確率検定ともいう。名称は考案者ロナルド・フィッシャーに因む。 2 x 2分割表（2つの集団が2カテゴリーに分類されたデータを扱う場合、自由度は1）の2変数の間に統計学的に有意な関連があるかどうかを検討するのに用いられる。1 x 2分割表の場合もある。同じ状況で標本の大きさが大きい場合には統計量の標本分布が近似的にカイ二乗分布に等しくなるのでカイ二乗検定が用いられるが、標本の大きさが小さい（分割表のセルの期待値に10未満のものがある）場合や、表中の数値の偏りが大きい場合にはこの近似は不正確である。この場合には正確確率検定が文字通り正確である。標本の大きさが大きい場合や、数値の偏りが小さい場合（差がなさそうに見える場合）には計算が難しいが、このようなときはカイ二乗検定が利用可能である。 以下に、2 x 2分割表での分析例を示す： 男および女の集団を、現在ダイエットしている人としていない人に分ける。たぶん女のほうが男よりダイエット中の人の割合が多いだろうと仮説を立て、その割合に有意差がある（性別とダイエット中かどうかとに関連がある）かどうかを検定する。データは次の2 x 2分割表で表される： このデータは、全てのセルの期待値が10未満であるため、カイ二乗検定には向いていない。分割表を一般的な形に書き直す。各セルをa、b、c、d と表示し、各行・各列の小計をそれらの和で、また総計をn で表すと次のようになる： フィッシャーは、このような数値の組み合わせが得られる確率p が次のような超幾何分布で表されることを示した： ここで記号! は階乗を表す。また、各小計および総計n を一定とすればb、c、d はいずれもa から求められるので、自由度は1である。 この式は、「母集団における男と女それぞれのダイエット中・非ダイエットの人数の割合は等しい」という帰無仮説の下で、この特定の数値の組み合わせが得られる正確な確率を与える。しかしこの確率は普通の仮説検定で有意差を表す「p値」とは違い、p値を求めるには（普通の検定と同じように）実際の観測データよりも極端な場合も含めて考えなければならない。フィッシャーは、そのためには小計が観測値と同じになるような場合だけを考慮すればよいことを示した。今の例では、その考慮に入れるべき場合は次の1つ（男はだれもダイエットしていない）だけである： 観測データの有意性（つまり、帰無仮説が正しい場合に同じデータもしくはもっと極端なデータが得られる総確率）を計算するためには、これらの分割表全てから確率を求めてその総和をとる必要がある。上の例ではp値は0.0014である。 なお、以上はある一方に偏った場合だけを考慮する（女性のダイエット率の方が高いのかどうかを調べる）片側検定であるが、両方への偏りを考慮する（男性のダイエット率の方が高い場合もありうるとして考える）両側検定を行うためには、以上に示したのと反対向きに極端な場合の表も考慮する必要がある。多くの統計検定とは違い、両側検定でのp値は片側検定でのそれの2倍になるとは限らない。 正確確率検定の計算には時間がかかり、コンピュータを用いる場合でも注意が必要である。これは式が階乗を含み、また標本の大きさが大きくなると観測データより極端な場合の数が爆発的に増加してしまうからである。計算には市販の数表を使うこともできるが、現在は統計パッケージでの計算も可能である（ただし数値の偏りが小さい場合など計算できないこともある）。
rdf:langString
Il test esatto di Fisher (o test di Fisher-Yates, test di Fisher-Irwin, test esatto del chi²) è un test per la verifica d'ipotesi utilizzato nell'ambito della statistica non parametrica in situazioni con due variabili nominali dicotomiche e campioni piccoli. Porta il nome del suo ideatore Ronald Fisher. Questo test non parametrico è usato per verificare se i dati dicotomici di due campioni riassunti in una tabella di contingenza 2x2 siano compatibili con l'ipotesi nulla (H0) che le popolazioni di origine dei due campioni abbiano la stessa suddivisione dicotomica e che le differenze osservate con i dati campionari siano dovute semplicemente al caso. Se i campioni sono sufficientemente grandi, e nessuna cella ha un valore inferiore a 5, allora si può usare il test chi quadrato con 1 grado di libertà. Mentre quest'ultimo test è esatto solo asintoticamente per dimensioni molto grandi dei campioni, il presente test proposto da Fisher è, come dice il nome, sempre esatto. Il test esatto di Fisher richiede di avere due variabili nominali divise ciascuna in due sole categorie. P.es. la prima variabile potrebbe essere il "sesso" con le due categorie "donna" e "uomo" e la seconda variabile potrebbe essere "segue una dieta" con le due categorie "si" e "no". Si ipotizza in questo caso che la percentuale di uomini che segue una dieta sia uguale alla percentuale tra le donne. I dati potrebbero essere i seguenti: Questi dati non sono idonei ad essere analizzati con il test chi quadratoin quanto il valore atteso è in alcune celle al limite (5 secondo alcuni, 10 secondo altri). Per descrivere il test di Fisher è utile introdurre la seguente notazione,nella quale le lettere a, b, c e d indicano i valori nelle celle e n è la somma totale.La tabella di contingenza verrebbe descritta così: Ronald Fisher dimostròche la probabilità di otteneretali valori (vincolati alle somme di riga e colonna realmente osservati)segue la variabile casuale ipergeometrica ed è pari a: Questa formula dà le probabilità esatte di osservare i valori a, b, c, d (dati a+b, a+c, c+d, b+d)qualora fosse vera l'ipotesi nulla sopra enunciata. Per verificare se i valori osservati sono eccessivamente diversi da quanto previsto dall'ipotesi nulla,si sommano le probabilità di quanto osservato e di tutti i casi ancora più estremi. Nel nostro esempiol'unico caso ancora più estremo è dato da: Per la prima tabella la probabilità è mentre per la seconda sommando si ottiene: p = p0 + p1 = 0,00138 = 0,14% il che vuol dire: sel'ipotesi nulla è veraallorasolo in 14 esperimenti su 10.000 si otterrebbero valori così discordanti tra uomini e donne. Questo è il risultato del test con l'ipotesi alternativa a una coda. Il test applicato all'ipotesi alternativa a due code, indicherebbe una probabilità del 0,002759 (0,28%). Essendo il calcolo spesso molto laborioso, si ricorre solitamente a tavole con i valori giàprecalcolati oppure al calcolatore, per esempio usando software applicativi per la statistica.
rdf:langString
O teste exato de Fisher é um teste de significância estatística utilizado na análise de tabelas de contingência. Embora na prática ele seja empregado quando os tamanhos das amostras são pequenos, é válido para todos os tamanhos de amostra. É nomeado em homenagem a seu inventor, Ronald Fisher, e é um de uma classe de , assim chamados por conta da significância do desvio de uma hipótese nula (e.g., p-valor) que pode ser calculada exatamente, ao invés de depender de uma aproximação que se torna exata no limite conforme o tamanho da amostra cresce para o infinito, como em muitos testes estatísticos. Fisher disse ter concebido o teste depois de um comentário da , que afirmou ser capaz de detectar se o chá ou o leite foi adicionado primeiro em sua xícara. Ele testou seu pedido no experimento "dama apreciadora de chá".
rdf:langString
Точный тест Фишера — тест статистической значимости, используемый в анализе таблиц сопряжённости для выборок маленьких размеров. Относится к точным тестам значимости, поскольку не использует приближения большой выборки (асимптотики при размере выборки стремящемся к бесконечности). Назван именем изобретателя — Рональда Фишера, на создание автора побудило высказывание (англ. Муриэль Бристоль), которая утверждала, будто была в состоянии обнаружить, в какой последовательности чай и молоко были налиты в её чашку.
xsd:nonNegativeInteger
25565
