A Comparison of Minimum Logit Chi-Square Estimation and Maximum Likelihood Estimation in 2×2×2 and 3×2×2 Contingency Tables: Tests for Interaction
列联表交互作用检验：最小 Logit 卡方估计与最大似然估计的比较AI 解读 ↓
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列联表交互作用检验：最小 Logit 卡方估计与最大似然估计的比较
- 研究问题
- 在两类小型三维列联表中，检验统计量与估计方法的不同组合，如何影响交互作用检验的水平、功效和计算难度？
- 方法与思路
- 作者将三种检验与四种估计方法组合为十二种程序，通过枚举及蒙特卡洛抽样计算检验水平和功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，最小 Logit 卡方及 Pearson 检验的水平通常更接近卡方近似；最小 Logit 估计也表现较好，功效无重要差异。
- 阅读关注点
- 应核对交互作用原假设、各估计变体、枚举与模拟设置，以及卡方近似准确性的比较范围和计算成本。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，不能推断刊本变化；摘要未给出具体参数配置、误差数值或各程序的完整适用条件。
原文摘要
This article compares small sample properties of 12 goodness of fit tests for interaction in 2×2×2 and 3×2×2 contingency tables. The 12 tests are constructed by-combining three tests (the minimum logit chi-square test, the Pearson chi-square test, and the likelihood ratio test) and four methods of estimation (the iterative maximum likelihood estimator and three variants of the non-iterative minimum logit chi-square estimator). An evaluation is made of the adequacy of the tabular chi-square distribution in approximating the exact levels, the power, and computational simplicity of the tests. The exact level and power of the tests were computed by enumeration for 2×2×2 tables and by enumeration and Monte Carlo sampling for 3×2×2 tables. In general, the exact levels of the minimum logit chi-square tests and the Pearson chi-square tests are better approximated by the tabular chi-square. distribution than are the levels of the likelihood ratio tests. The exact levels of tests based on minimum logit chi-square estimation are better approximated than the exact levels of tests based on maximum likelihood estimation. No important differences in power were observed.