Alternativas para la prueba de chi-cuadrado de independencia para tablas de más de 2 x 2

¿Cuáles son algunas alternativas a la prueba de ji cuadrado para variables categóricas con tablas mayores de 2 x 2 y celdas con un recuento menor de 5, si no quiero fusionar clases?

Hay algunos malentendidos comunes aquí. La prueba de ji cuadrado está perfectamente bien para usar con tablas que son más grandes que $2\!\times\! 2$$\ge 5$

1. $0$

2. $\le 20\%$$< 5$$<1$

   • Campbell Ian, 2007, Chi-cuadrado y pruebas de Fisher-Irwin de tablas de dos por dos con pequeñas recomendaciones de muestra, Estadísticas en medicina, 26, 3661 - 3675

Si sus recuentos esperados no coinciden con este criterio más preciso, hay algunas opciones alternativas disponibles:

1. Su mejor opción es probablemente simular la distribución de muestreo del estadístico de prueba o usar una prueba de permutación. En R, por ejemplo, simplemente puede configurar chisq.test(..., simulate.p.value=TRUE). Otro software también debería hacer esto posible.

2. Podría usar una prueba alternativa, como la prueba exacta de Fisher. Aunque la prueba exacta de Fisher a menudo se recomienda en esta situación, vale la pena señalar que hace suposiciones diferentes y puede no ser adecuada. Es decir, la prueba exacta de Fisher supone que los recuentos de filas y columnas se establecieron de antemano y solo la disposición de las combinaciones de fila x columna puede variar (ver: Dada la potencia de las computadoras en estos días, ¿hay alguna razón para hacer una prueba de chi-cuadrado? en lugar de la prueba exacta de Fisher? ). Si no se siente cómodo con esta suposición, simular el chi-cuadrado será una mejor opción.