The Power of Chi Square Tests for Contingency Tables
列联表卡方检验的功效AI 解读 ↓
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列联表卡方检验的功效
- 研究问题
- 如何计算列联表卡方检验渐近功效所需的非中心参数，并将大样本功效近似用于样本设计？
- 方法与思路
- 作者针对行列列联表相关的两种模型，计算以向量—矩阵乘积表示的非中心参数，并讨论样本设计含义。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，两种模型的非中心参数计算使卡方检验的大样本功效能够近似求得，并提供样本设计方面的讨论。
- 阅读关注点
- 应核对两种模型的抽样机制、备择假设与渐近框架，检查非中心参数表达及功效近似的有限样本表现。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化；摘要未说明模型细节、近似误差及具体设计建议。
原文摘要
The general theory of the asymptotic power of chi square tests requires the evaluation of a non-centrality parameter which is expressed as a vector-matrix vector product. This parameter is evaluated for two of the models associated with r × c contingency tables. This permits the power of such tests to be approximated on a large sample basis. Further considered are some implications of these results for sample design problems.