Saya menganalisis kumpulan data eksperimental. Data terdiri dari vektor pasangan jenis pengobatan dan hasil binomial:
Treatment Outcome
A 1
B 0
C 0
D 1
A 0
...
Di kolom hasil, 1 menunjukkan keberhasilan dan 0 menunjukkan kegagalan. Saya ingin mencari tahu apakah perawatan secara signifikan memvariasikan hasilnya. Ada 4 perlakuan berbeda dengan setiap percobaan diulang sejumlah besar kali (2000 untuk setiap perlakuan).
Pertanyaan saya adalah, dapatkah saya menganalisis hasil biner menggunakan ANOVA? Atau haruskah saya menggunakan uji chi-square untuk memeriksa data binomial? Sepertinya chi-square mengasumsikan proporsinya akan dibagi secara merata, yang bukan itu masalahnya. Gagasan lain adalah meringkas data menggunakan proporsi keberhasilan versus kegagalan untuk setiap pengobatan dan kemudian menggunakan tes proporsi.
Saya penasaran mendengar rekomendasi Anda untuk tes yang masuk akal untuk jenis percobaan keberhasilan / kegagalan binomial ini.
sumber
Namun, beberapa penulis modern cukup skeptis terhadap transformasi arcsine, lihat misalnya http://www.mun.ca/biology/dschneider/b7932/B7932Final10Dec2010.pdf Tapi penulis ini khawatir dengan masalah seperti prediksi, di mana mereka menunjukkan arcsine dapat menyebabkan masalah. Jika Anda hanya peduli dengan pengujian hipotesis, itu harus OK. Pendekatan yang lebih modern dapat menggunakan regresi logistik.
sumber
Saya ingin berbeda dari apa yang Anda pikirkan tentang tes Chi-Sq. Itu berlaku bahkan jika data tidak binomial. Ini didasarkan pada normalitas asimtotik mle (dalam sebagian besar kasus).
Saya akan melakukan regresi logistik seperti ini:
dimana
Apakah ANOVA setara jika ada relasi atau tidak.
Apakah tes ini A memiliki beberapa efek.
Apakah tes ini B memiliki beberapa efek.
Apakah tes C memiliki beberapa efek.
Sekarang Anda dapat melakukan kontras lebih lanjut untuk menemukan apa yang Anda minati. Ini masih merupakan uji chi-sq, tetapi dengan tingkat kebebasan yang berbeda (masing-masing 3, 1, 1, dan 1)
sumber
Saya pikir Anda benar bahwa ANOVA tidak boleh digunakan untuk menganalisis variabel dependen binomial. Banyak orang menggunakan ini untuk membandingkan rata-rata variabel respon biner (0 1) tetapi tidak boleh digunakan karena ini secara serius melanggar asumsi Normality dan Equal variance. Tes Chi-Square atau Regresi logistik adalah yang terbaik untuk situasi ini.
sumber