Objective: This report examines the

Objective: This report examines the impact of collecting and analyzing sequential data from the same sample using the chi-square test. Researchers in rehabilitation frequently analyze categorical data collected repeatedly from the same sample. Design: Simulations were conducted using the chi-square test to analyze data with correlations between pretest and posttest ranging from .20 to .80. The simulations were analyzed using the standard chi-square based on a 2 × 2 contingency table. Results: An incidence of type 1 errors of approximately .30 for an expected alpha of .05 was found when the correlation (serial dependence) between pretest and posttest was high (phi = .80). For simulations using an α = .01, the type 1 error rate was .18 for data with substantial correlation (phi = .80). Conclusion: Rehabilitation researchers who use the chi-square test with data collected repeatedly from the same sample risk committing a type 1 error and misinterpreting their results. Alternatives to the standard chi-square test, such as McNemar's test, should be considered when correlated data are analyzed using a 2 × 2 contingency table.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วัตถุประสงค์: รายงานนี้ตรวจสอบผลกระทบของการเก็บรวบรวม และวิเคราะห์ข้อมูลตามลำดับจากตัวอย่างเดียวกันโดยใช้การทดสอบ chi-square นักวิจัยในฟื้นฟูวิเคราะห์ข้อมูลแน่ชัดที่รวบรวมจากตัวอย่างเดียวกันซ้ำ ๆ บ่อย ๆ ออกแบบ: สถานการณ์จำลองได้ดำเนินการโดยใช้การทดสอบ chi-square วิเคราะห์ข้อมูล มีความสัมพันธ์ระหว่างการ pretest และ posttest ตั้งแต่.20 ถึง.80 จำลองที่ได้วิเคราะห์โดยใช้ chi-square มาตรฐานตามตาราง 2 × 2 ฉุกเฉิน ผลลัพธ์: การเกิดข้อผิดพลาดชนิดที่ 1 ประมาณ.30 สำหรับอัลฟาที่คาดของ.05 พบเมื่อความสัมพันธ์ (ประจำพึ่งพา) ระหว่างการ pretest และ posttest ได้สูง (พีพี =.80). สำหรับจำลองใช้เป็นα =.01, .18 สำหรับข้อมูลที่มีความสัมพันธ์ที่พบมีอัตราข้อผิดพลาดชนิดที่ 1 (พี =.80). สรุป: นักวิจัยฟื้นฟูที่ใช้ chi-square ทดสอบกับข้อมูลที่รวบรวมซ้ำ ๆ จากความเสี่ยงตัวอย่างเดียวกันยอมรับความผิดพลาดชนิดที่ 1 และ misinterpreting ผลลัพธ์ ควรพิจารณาทางเลือกการทดสอบ chi-square มาตรฐาน เช่นการทดสอบของ McNemar เมื่อ correlated ข้อมูลจะวิเคราะห์โดยใช้ตาราง 2 × 2 ฉุกเฉิน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วัตถุประสงค์: รายงานนี้ตรวจสอบผลกระทบของการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลตามลำดับจากตัวอย่างเดียวกันโดยใช้การทดสอบไคสแควร์ นักวิจัยในการฟื้นฟูบ่อยวิเคราะห์ข้อมูลที่เก็บรวบรวมเด็ดขาดซ้ำจากตัวอย่างเดียวกัน การออกแบบ: จำลองได้รับการดำเนินการโดยใช้การทดสอบไคสแควร์ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความสัมพันธ์ระหว่างก่อนเรียนและหลังเรียนตั้งแต่ 0.20-0.80 แบบจำลองที่ได้มาวิเคราะห์โดยใช้มาตรฐานไคสแควร์ตั้งอยู่บนพื้นฐาน 2 × 2 ตารางฉุกเฉิน ผลการศึกษา: อุบัติการณ์ของชนิดที่ 1 ข้อผิดพลาดประมาณ 0.30 สำหรับอัลฟาที่คาดหวังของ 05 ก็พบว่าเมื่อความสัมพันธ์ (พึ่งพาอนุกรม) ระหว่างก่อนเรียนและหลังเรียนสูง (พี = 0.80) สำหรับการจำลองการใช้α = 0.01 ชนิด 1 อัตราความผิดพลาดเป็น 0.18 สำหรับข้อมูลที่มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญ (พี = 0.80) สรุป: นักวิจัยการฟื้นฟูที่ใช้การทดสอบไคสแควร์ที่มีการเก็บรวบรวมข้อมูลซ้ำ ๆ จากความเสี่ยงของกลุ่มตัวอย่างเดียวกันการกระทำผิดประเภท 1 และตีความผลของพวกเขา ทางเลือกในการมาตรฐานการทดสอบไคสแควร์เช่นการทดสอบของ McNemar ควรพิจารณาเมื่อข้อมูลที่มีความสัมพันธ์มีการวิเคราะห์โดยใช้ 2 × 2 ตารางฉุกเฉิน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วัตถุประสงค์ : รายงานนี้เป็นการศึกษาถึงผลกระทบของการเก็บรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งจากตัวอย่างเดียวกันโดยใช้ไคสแควร์ทดสอบ นักวิจัยวิเคราะห์จำแนกประเภทข้อมูลการฟื้นฟูบ่อยซ้ำๆ จากตัวอย่างเดิม การออกแบบจำลองการทดลองโดยใช้การทดสอบไคสแควร์ การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความสัมพันธ์ ระหว่างก่อนเรียนและหลังเรียน ระหว่าง . 20 - . 80จำลองโดยใช้มาตรฐานไคสแควร์ขึ้นอยู่กับ 2 × 2 สำรองโต๊ะ ผลลัพธ์ : อุบัติการณ์ของประเภท 1 ข้อผิดพลาดประมาณ . 30 คาดว่า Alpha . 05 พบว่าเมื่อความสัมพันธ์ ( อาศัยอนุกรม ) ระหว่างก่อนเรียนและหลังเรียน มีค่าสูง ( พี = . 80 ) เพื่อจำลองการใช้α = . 01 , อัตราความคลาดเคลื่อนประเภทที่ 1 ได้ 18 ข้อมูลที่มีความสัมพันธ์อย่างมาก ( พี = .80 ) สรุป : นักวิจัยฟื้นฟูที่ใช้ไคสแควร์ทดสอบกับข้อมูลซ้ำๆ จากความเสี่ยงตัวอย่างเดียวกันยอมรับความคลาดเคลื่อนประเภทที่ 1 ได้ และการตีความผลของพวกเขา ทางเลือกเพื่อมาตรฐานไคสแควร์ทดสอบเช่น McNemar ทดสอบควรพิจารณาเมื่อความสัมพันธ์วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ 2 × 2 สำรองโต๊ะ