Der Effekt der Yates-Korrektur besteht darin, eine Überschätzung der statistischen Signifikanz für kleine Daten zu verhindern. Diese Formel wird hauptsächlich verwendet, wenn mindestens eine Zelle der Tabelle eine erwartete Anzahl kleiner als 5 hat.
Ist eine Yates-Korrektur notwendig?
Obwohl einige Leute empfehlen, dass Sie die Korrektur nur verwenden sollten, wenn Ihre erwartete Zellfrequenz unter 10 oder sogar 5 liegt, empfehlen andere, dass Sie sie überhaupt nicht verwenden. Zahlreiche Untersuchungen haben ergeben, dass die Korrektur zu streng ist.
Was ist wahr an der Yates-Korrektur?
Um den Näherungsfehler zu reduzieren, schlug Frank Yates, ein englischer Statistiker, eine Korrektur für die Kontinuität vor, die die Formel für den Chi-Quadrat-Test von Pearson anpasst, indem 0,5 von der Differenz zwischen jedem beobachteten Wert subtrahiert wird seinen Erwartungswert in einer 2 × 2-Kontingenztabelle.
Wozu dient der Chi-Quadrat-Test?
Ein Chi-Quadrat-Test ist ein statistischer Test, um beobachtete Ergebnisse mit erwarteten Ergebnissen zu vergleichen. Der Zweck dieses Tests besteht darin, festzustellen, ob ein Unterschied zwischen beobachteten Daten und erwarteten Daten auf Zufall oder auf eine Beziehung zwischen den untersuchten Variablen zurückzuführen ist.
Was ist ein guter Chi-Quadrat-Wert?
Damit die Chi-Quadrat-Näherung gültig ist, sollte die erwartete Häufigkeit mindestens 5 betragen. Dieser Test gilt nicht für kleine Proben und wenn einige der Zählungen kleiner sind alsfünf (kann am Ende sein).