Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 1

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  multivariate test
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
1
Publication available in full text mode
Content available

A Multivariate Extension of McNemar’s Test Based on Permutations

100%
Kończak G.
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
|
2020
|
vol. 4
|
issue 349
93-105
PL
Celem artykułu jest przedstawienie propozycji testu permutacyjnego do wykrywania odchyleń od symetrii układu liczebności w wielowymiarowej tablicy kontyngencji. Propozycja jest wielowymiarowym rozszerzeniem testu McNemara, który stosuje się do tablic o wymiarach 2 × 2. Przedstawiony test można również traktować jako modyfikację testu Q Cochrana, który służy do testowania zależności dla wielowymiarowych danych binarnych. Przedstawiono postać statystyki testu, która pozwala wykryć odchylenie od symetrii liczebności w wielowymiarowej tabeli kontyngencji. Do oceny rozkładu teoretycznego statystyki testowej zastosowano metodę permutacji obserwacji. Rozważania zostały uzupełnione przykładami zastosowania proponowanego testu dla danych symulowanych i rzeczywistych. Zastosowanie proponowanego testu pozwala wykryć asymetryczny rozkład liczebności w wielowymiarowych tabelach kontyngencji.
EN
The purpose of this publication is to propose a permutation test to detect the departure from symmetry in multidimensional contingency tables. The proposal is a multivariate extension of McNemar’s test. McNemar’s test could be applied to 2 × 2 contingency tables. The proposal may be also treated as a modification of Cochran’s Q test which is used for testing dependency for multivariate binary data. The form of the test statistics that allows us to detect the departure from counts symmetry in multidimensional contingency tables is presented in the article. The permutation method of observations was used to estimate the empirical distribution of the test statistics. The considerations were supplemented with examples of the use of a multivariate test for simulated and real data. The application of the proposed test allows us to detect the asymmetrical distribution of counts in multivariate contingency tables.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.