醫療類國考
114年
[公共衛生師] 生物統計學
第 17 題
下列這些類別資料的統計方法中，何者的計算過程不會算出卡方值？
- A Test of independence
- B Test of goodness-of-fit
- C McNemar’s test
- D Fisher’s exact test
思路引導 VIP
同學請思考一下，在類別資料分析中，大多數的檢定法是利用大樣本的漸近性質，將統計量近似為 $\chi^2$ 分佈來求算 $p$ 值；然而，當樣本數過小而不符合大樣本近似的假設時，哪一種檢定會直接利用超幾何分佈 (Hypergeometric distribution) 的公式，去計算所有可能情況發生的「精確機率」，而非求取一個服從卡方分佈的檢定量呢？
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🙄 終於答對了，這是基本常識
嗯，看起來你還沒徹底放棄思考。能挑出 Fisher’s exact test，至少證明你對類別資料分析的基本架構不是完全一竅不通。在臨床上，搞混這些可是會鬧笑話的。
🧐 觀念驗證：為何不是卡方？
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類別資料檢定方法
💡 費雪確切檢定直接計算機率，不需經過卡方值轉換。
| 比較維度 | 卡方檢定 (Chi-square) | VS | 費雪確切檢定 (Fisher's) |
|---|---|---|---|
| 樣本大小 | 大樣本 (期望值≧5) | — | 小樣本或稀有事件 |
| 理論基礎 | 卡方分配近似法 | — | 超幾何分配確切機率 |
| 檢定統計量 | 會算出卡方值 (χ2) | — | 直接計算機率 P 值 |
💬卡方檢定為大樣本的漸進近似，費雪檢定為小樣本的精確機率計算。
