AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAlthough integer scoring is generally prefered when using the statistic, it is seen that Van der Waerden also performes well.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Analysis of association between ordinal categorical variables has been widely considered especially in social and medical studies. It is known that ordering instead of nominal categorical data has several advantages for researchers. Mantel-Haenszel chi-square statistic, which is known as the appropriate statistics to detect the association between ordinal variables, was considered the linear trend for ordinal data to test independence. In this study, integer, midrank, exponential, Van der Waerden and joint scores were compared with a Monte Carlo simulation study to evaluate power of statistics. Although integer scoring is generally prefered when using the statistic, it is seen that Van der Waerden also performes well.
Özet
Sıralı kategorik değişkenler arasındaki birliktrlik analizi özellikle sosyal ve tıbbi çalışmalarda yaygın olarak düşünülmektedir. Sınıflama kategorik veri yerine sıralamanın araştırmacılar için birçok avantaja sahip olduğu bilinmektedir. Sıralı değişkenler arasındaki birlikteliği kontrol etmek için uygun bir istatistik olarak bilinen Mantel-Haenszel ki-kare istatistiği, bağımsızlığı test etmek için sıralı verilerde doğrusal eğim olarak düşünülmektedir. Bu çalışmada, Mantel-Haenszel ki-kare istatistiğinin gücünü değerlendirmek için bir Monte Carlo benzetim çalışması yardımıyla tamsayı, mid-rank, üstel, Van der Waerden ve ortak skorlar düşünüldü. Tamsayı skorlama genellikle Mantel-Haenszel ki-kare istatistiği kullanıldığı zaman tercih edilmesine rağmen, Van der Waerden de iyi bir performans göstermiştir.