Export für Ihre Literaturverwaltung

Übernahme per Copy & Paste
Bibtex-Export
Endnote-Export

       

Weiterempfehlen

Bookmark and Share


Using Monte-Carlo-algorithms for the estimation of ß-error : alternative inference strategies for multidimensional contingency tables

[Konferenzbeitrag]

Kelle, Udo; Prein, Gerald

Zitationshinweis

Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgenden Persistent Identifier (PID):http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0168-ssoar-39937

Weitere Angaben:
Abstract Small samples and sparse cell frequencies cause major problems for statistical modelling with categorical data: Sampling zeros or small expected frequencies can lead to situations where asymptotic approximations of test statistics will be inadequate. In such cases one resorts to the use of exact tests or Monte-Carlo-simulations. But also in this ease, inference can yield problematie results, as the power of tests is often extremely low and will therefore lead to the rejection of theoretically plausible hypotheses on the base of poor empirical material. In this paper an alternative modeHing strategy for small samples using Monte-Carlo-algorithms is presented. This strategy is extending the asymptotic power approximations presented by Cohen (1977) or Agresti (1990).
Thesaurusschlagwörter statistics; statistical analysis; statistical method; electronic data processing; software; sample; data
Klassifikation Erhebungstechniken und Analysetechniken der Sozialwissenschaften
Methode Grundlagenforschung; Methodenentwicklung
Freie Schlagwörter statistical modelling; Monte-Carlo-Algorithms
Titel Sammelwerk, Herausgeber- oder Konferenzband Softstat '93: advances in statistical software 4
Herausgeber Faulbaum, Frank
Sprache Dokument Englisch
Publikationsjahr 1994
Verlag G. Fischer
Erscheinungsort Stuttgart u.a.
Seitenangabe S. 559-566
ISBN 3-437-40324-9
Status Veröffentlichungsversion; begutachtet
Lizenz Creative Commons - Namensnennung, Nicht kommerz., Keine Bearbeitung
top