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/ NetNews Usenet Archive 1993 #1 / NN_1993_1.iso / spool / bit / listserv / statl / 2317 < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1993-01-06  |  1.7 KB  |  30 lines
  1. Comments: Gated by NETNEWS@AUVM.AMERICAN.EDU
  2. Path: sparky!uunet!gatech!darwin.sura.net!paladin.american.edu!auvm!UCLAMVS.BITNET!IARSPAL
  3. Message-ID: <STAT-L%93010613025728@VM1.MCGILL.CA>
  4. Newsgroups: bit.listserv.stat-l
  5. Date:         Wed, 6 Jan 1993 10:02:00 PST
  6. Sender:       STATISTICAL CONSULTING <STAT-L@MCGILL1.BITNET>
  7. From:         "Peter A. Lachenbruch" <IARSPAL@UCLAMVS.BITNET>
  8. Subject:      contingency tables
  9. Lines: 19
  10.  
  11. The recent query about the chi-square for contingency tables may be addressed
  12. in an alternative way. Using a log-linear model, the chi-square (slightly diff-
  13. erent from the Pearson chi-square) is a test for interaction. The Pearson chi-
  14. square is also a test of interaction: the expected values are computed under th
  15. e assumption of independence. (The test can also be developed as one of homo-
  16. geneity - the proportions in the rows or columns are the same in all groups -
  17. the tests are the same).
  18.    The natural question next arises in partitioning the chi-square. I think
  19. this makes sense for the homogeneity test, but not for the independence test.
  20. There are some fairly old articles (Cochran in the Annals and in Biometrics in
  21. the early 1950s and Gabriel in JASA in 1967 I think) which give ideas on this
  22. problem. Gabriel's idea is especially appealing to me, although it has never
  23. become very widespread. Gabriel showed that if you used the likelihood ratio
  24. chi-squared, you could collapse, select rows, etc. and compare the resulting
  25. statistic to the chi-square critical value for the full table (d.f.=(r-1)(c-1))
  26. and the significance level would be retained. The problem is that the test
  27. isn't very powerful. Perhaps something like the modified LSD test would work:
  28. Test subtables only if the overall chi-square test is significant.
  29. Tony Lachenbruch
  30.