El procedimiento de Marascuilo, como se describe aquí, parece ser una prueba que aborda el problema de las comparaciones múltiples de proporciones cuando desea probar qué proporciones específicas son diferentes entre sí después de rechazar el valor nulo en una prueba de chi-cuadrado general.
Sin embargo, no estoy muy familiarizado con esta prueba. Entonces, mis preguntas:
¿De qué matices (si los hay) debería preocuparme al usar esta prueba?
Sé de al menos otros dos enfoques (ver más abajo) para abordar el mismo problema. ¿Qué prueba es el enfoque 'mejor' ?:
Realización de "chi cuadrado particionado" arbitrado en esta respuesta por @Brett Magill
Usando un método Holm-Bonferroni para ajustar los valores p.
multiple-comparisons
chi-squared
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Respuestas:
Solo una respuesta parcial porque nunca he oído hablar de este método. Por lo que leí en el enlace que proporcionó, parece ser un procedimiento de un solo paso (al igual que Bonferroni, excepto que reelaboramos las estadísticas de la prueba en lugar del valor p) que probablemente sea demasiado conservador.
En R, hay una función
pairwise.prop.test()que permite cualquier corrección para comparaciones múltiples (métodos FWER de un solo paso o reductores o basados en FDR), pero deja de lado lo que ya sugirió (aunque Bonferroni es demasiado conservador, pero aún muy utilizado en la práctica). Un enfoque de remuestreo, usando permutación, también podría ser interesante. Elcoinpaquete R proporciona un marco de prueba bien establecido a este respecto, consulte el § 5 de Implementación de una clase de pruebas de permutación: el paquete de monedas , pero nunca tuve que lidiar con las pruebas de permutación en datos categóricos de manera post-hoc.Sobre el análisis de tablas de contingencia subdivididas, generalmente considero asociaciones específicas como una guía para desarrollar hipótesis adicionales (como para cualquier comparación no planificada), pero esta es otra pregunta. Por lo general, solo uso herramientas de visualización, como el mosaico de Michael Friendly , los residuos de Pearson, y si busco explicar patrones específicos de asociación, uso modelos log-lineales.
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Me gustaría ver el procedimiento de Marascuilo utilizado con más frecuencia. Con mucha frecuencia veo personas que calculan el chi-cuadrado en un subconjunto de la tabla principal, es decir, dos categorías a la vez, pero sin hacer la partición correctamente. La razón por la que lo hacen de esta manera hasta donde yo entiendo es que no pueden soportar agrupar las categorías, ya que eso hará que la interpretación sea realmente difícil. Al final del día, también depende de la audiencia porque si no lo saben, podrían recomendar el enfoque habitual de Bonferroni.
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