Adjusted chi-squared tests for cross-classified tables of survey data
调查数据交叉分类表的调整卡方检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究调查抽样下的列联表检验，未涉及离散选择行为或其他所列专门方向。
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代码、数据与补充材料
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调查数据交叉分类表的调整卡方检验
- 研究问题
- 对调查数据的二维列联表检验独立性时，如何利用抽样设计效应调整 Pearson 统计量，并推广至部分对数线性模型？
- 方法与思路
- 作者将既有 Pearson 检验修正中的乘子表达为单元格及边际单元格设计效应的加权和，并讨论两类检验统计量的类似调整。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称明确了修正乘子的设计效应构成，并指出具有闭式参数估计的对数线性模型可对 Pearson 与似然比统计量作类似调整。
- 阅读关注点
- 应核对设计效应和权重的定义、调查抽样结构及其估计方式，并检查闭式估计条件和调整后检验的参考分布。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；具体调整公式、抽样条件和检验误差未提供，不能推广到任意调查表或对数线性模型。
原文摘要
Holt, Scott & Ewings (1980) propose a modified Pearson X2 statistic for testing independence in a two-way table of survey data. It is shown that the multiplier of X2 needed for this modification is a weighted sum of cell and marginal cell design effects. A similar adjustment of the X2 and G2 statistics is possible whenever log linear models with closed form estimates are fitted to a cross-classified table of survey data.