안녕하세요.
제 데이터를 관찰하던 중 궁금한 점이 생겼습니다.
------------|당뇨병환자|건강인
A변이 (무)|.....0 ......|...0
A변이 (유)|.....10.....|...10
이런 경우 Fisher's exact test 를 통해 결과물은 얻을 수 있습니다만 (아래 R 코드와 결과물)
말이 안되는 분석이 아닌가 싶습니다.
> fisher.test(matrix(c(0, 0, 10, 10), nrow = 2, byrow = TRUE))
Fisher's Exact Test for Count Data
data: matrix(c(0, 0, 10, 10), nrow = 2, byrow = TRUE)
p-value = 1
alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:
0 Inf
sample estimates:
odds ratio
그렇게 생각한 이유는 다음과 같습니다.
우선, Fisher exact test는 두개의 "범주형" 변수에 대해 독립성을 검정하는 것인데
제 데이터의 설명변수(A변이 관련)는 한개의 Item으로 구성되어있습니다 (A변이 유).
이런 설명변수를 범주형 자료라고 부를수있을까요?
만약 설명변수라고 할 수 없다면 Fisher exact test도 할 수 없는것이 맞나요?
항상 감사합니다.
Comment 2
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cardiomoon
2020.09.27 21:06
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짱이야
2020.09.28 13:40
네 교수님 그렇네요. 감사합니다.!!
A변이가 아닌 남여 성별이라면 어떨까요? 우연히 남자만 있는 경우도 있을수 있겠지요. 범주형자료라고 할수 있을 것 같습니다^^