Pokaż uproszczony rekord

dc.contributor.authorKończak, Grzegorz
dc.date.accessioned2021-03-05T12:44:32Z
dc.date.available2021-03-05T12:44:32Z
dc.date.issued2020-11-04
dc.identifier.issn0208-6018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/34113
dc.description.abstractThe 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.en
dc.description.abstractCelem 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.pl
dc.language.isoen
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegopl
dc.relation.ispartofseriesActa Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;349en
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0
dc.subjectpermutation testen
dc.subjectMcNemar’s testen
dc.subjectmultivariate testen
dc.subjecttest permutacyjnypl
dc.subjecttest McNemarapl
dc.subjectwielowymiarowy testpl
dc.titleA Multivariate Extension of McNemar’s Test Based on Permutationsen
dc.title.alternativeWielowymiarowe permutacyjne rozszerzenie testu McNemarapl
dc.typeArticle
dc.page.number93-105
dc.contributor.authorAffiliationUniversity of Economics in Katowice, College of Management, Department of Statistics Econometrics and Mathematicsen
dc.identifier.eissn2353-7663
dc.referencesAgresti A., Klingenberg B. (2005), Multivariate tests comparing binomial probabilities, with application to safety studies for drugs, “Applied of Statistics”, vol. 54, pp. 691–816.en
dc.referencesBowker A. H. (1948), A test for symmetry in contingency tables, “Journal of American Statistical Association”, vol. 43, pp. 572–574.en
dc.referencesDiagnoza społeczna: zintegrowana baza danych, www.diagnoza.com [accessed: 23.11.2019].en
dc.referencesDonald S., Shahren A. Z.A. (2018), Cochran’s Q with Pairwise McNemar for Dichotomous Multiple Responses Data: a Practical Approach, “International Journal of Engineering & Technology”, vol. 7, no. 3(18), pp. 4–6, https://www.sciencepubco.com/index.php/ijet/article/view/16662 [accessed: 23.11.2019].en
dc.referencesFay M. (2011), Exact McNemar’s Test and Matching Confidence Intervals, https://www.researchgate.net/publication/267448346_Exact_McNemar’s_Test_and_Matching_Confidence_Intervals [accessed: 23.11.2019].en
dc.referencesFeuer E. J., Kessler L. G. (1989), Test Statistic and Sample Size for a Two‑Sample McNemar Test, “Biometrics”, vol. 45, no. 2, pp. 629–636.en
dc.referencesKlingenberg B., Agresti A. (2006), Multivariate Extensions of McNemar’s Test, “Biometrics”, vol. 62, pp. 921–928.en
dc.referencesKończak G. (2016), Testy permutacyjne. Teoria i zastosowania, Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach, Katowice.en
dc.referencesMaxwell A. E. (1970), Comparing the classification of subjects by two independent judges, “British Journal of Psychiatry”, vol. 116(535), pp. 651–655, http://doi.org/10.1192/bjp.116.535.651en
dc.referencesMcNemar Q. (1947), Note on the sampling error of the difference between two correlated proportions in percentages, “Psychometrica”, vol. 12, pp. 153–157.en
dc.referencesOden A., Wedel H. (1975), Arguments for Fisher’s Permutation Test, “The Annals of Statistics”, vol. 3, no. 2, pp. 518–520.en
dc.referencesOyeka I. C.A. (2012), Modified McNemar Test, “International Journal of Statistics in Medical Research”, vol. 1, pp. 73–78.en
dc.referencesPesarin F. (2001), Multivariate Permutation Tests with Applications in Biostatistics, John Wiley & Sons, Chichester.en
dc.referencesSheskin D. J. (2011), Handbook of Parametric and Nonparametric Statistical Procedures, Chapman & Hall/CRC, Boca Raton.en
dc.referencesStuart A. A. (1955), A test for homogeneity of the marginal distributions in a two‑way classification, “Biometrika”, vol. 42(3–4), pp. 412–416, http://doi.org/10.1093/biomet/42.3–4.412en
dc.referencesWestfall P. H., Troendle J. F., Pennello G. (2010), Multiple McNemar Tests, “Biometrics”, vol. 66, no. 4, pp. 1185–1191.en
dc.contributor.authorEmailgrzegorz.konczak@ue.katowice.pl
dc.identifier.doi10.18778/0208-6018.349.06
dc.relation.volume4


Pliki tej pozycji

Thumbnail

Pozycja umieszczona jest w następujących kolekcjach

Pokaż uproszczony rekord

https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Poza zaznaczonymi wyjątkami, licencja tej pozycji opisana jest jako https://creativecommons.org/licenses/by/4.0