使用蒙特卡罗方法模拟卡方检验的 p 值答案

【问题标题】：Simulating p-values for Chi-Squared Test using Monte-Carlo Method使用蒙特卡罗方法模拟卡方检验的 p 值
【发布时间】：2012-06-05 09:13:48
【问题描述】：

我正在尝试在 R 中编写一个脚本，该脚本允许通过模拟 Pearson Chi Squared 测试的临界值（p 值）来近似，采用不同的 alpha 值。

我知道“chisq.test”中存在一个选项，但我想知道如何手动进行此模拟。

例如：

如果您检查最后一部分（“模拟 p 值”），您将看到在脚本中获取 p 值的方式。我想这样做，但采用不同的 alpha 值。

非常感谢！

【问题讨论】：

你的问题太笼统了，看一些书会得到最好的答案。您有具体问题吗？
那么您的问题是什么...？你试过什么？ ...你有没有研究chisq.test的代码...？
是的，我会更具体。我试过这个：biostat.wisc.edu/~kbroman/teaching/stat371/comp21.R 但我不知道如何为 p 值的模拟采用不同的 alpha 值。非常感谢。
您能否修改您的问题以反映这一点？
但是该脚本似乎没有指定 any alpha 值：相反，它计算精确的 p 值如下：mean(xsqsim >= xsq)。根据这个 p 值，您可以选择任何想要拒绝/未能拒绝零假设的 alpha 水平...

【解决方案1】：

如果您的意思是显着性水平，则任何统计测试（无论方法：经典、自举）的 p 值的计算都与 alpha 值无关。在决定接受或拒绝原假设时，您需要 alpha 值（如果 p 值小于 chosen alpha，则拒绝原假设）。

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您按照脚本中所示进行了模拟，并导出了一个模拟值向量xsqsim，那么alpha alpha 水平的临界值是大约 p>

quantile(xsqsim,1-alpha)

如果你有一个小样本，你必须要小心一点，因为临界值应该是检验统计量q的值，这样观察值的概率大于或等于 q 等于 alpha ...

【讨论】：