Przeprowadzam test dobroci dopasowania chi-kwadrat (GOF) z trzema kategoriami i szczególnie chcę przetestować zero, że proporcje populacji w każdej kategorii są równe (tj. Proporcja wynosi 1/3 w każdej grupie):
OBSERWOWANE DANE
Grupa 1 Grupa 2 Grupa 3 Ogółem
686928 1012 2626
Zatem dla tego testu GOF oczekiwane liczby wynoszą 2626 (1/3) = 875,333, a test daje wysoce istotną wartość p <0,0001.
Teraz jest oczywiste, że Grupa 1 różni się znacznie od 2 i 3 i jest mało prawdopodobne, aby 2 i 3 były znacząco różne. Jeśli jednak chciałbym przetestować je wszystkie formalnie i móc podać wartość p dla każdego przypadku, jaka byłaby odpowiednia metoda?
Szukałem w Internecie i wydaje się, że są różne opinie, ale bez formalnej dokumentacji. Zastanawiam się, czy istnieje tekst lub recenzowana praca, która rozwiązuje ten problem.
Co wydaje mi się rozsądne jest, w świetle znacznego ogólnego testu, aby zrobić Z -tests na różnicę w każdej parze proporcjach, ewentualnie z korektą do wartości (może Bonferroniego, na przykład).