분할 분석 플랫폼에서 Cochran-Mantel-Haenszel 검정은 세 번째 분류 기준에 따라 블록화한 후 두 범주형 변수 사이의 관계를 평가합니다. 세 번째 분류 변수의 블록화를 층화라고도 합니다.
참고: 자세한 내용은 Cochran-Mantel-Haenszel 검정의 예에서 확인하십시오.
"Cochran-Mantel-Haenszel 검정" 보고서에는 다양한 검정 결과에 대한 테이블이 포함됩니다. 각 검정에는카이제곱 통계량(카이제곱), 관련 자유도(DF) 및 유의 확률(Prob>Chisq)이 있습니다. 다음과 같은 검정이 보고됩니다.
스코어 상관
(Y 변수와 X 변수가 모두 순서형 또는 구간일 때 적용 가능) 블록 변수의 최소 한 개 수준에서 Y 변수와 X 변수 사이에 선형 연관성이 있다는 대립가설을 검정합니다.
열 범주별 행 스코어
(Y 변수가 순서형 또는 구간일 때 적용 가능) 블록 변수의 최소 한 개 수준에서 행의 평균 스코어가 동일하지 않다는 대립가설을 검정합니다.
행 범주별 열 스코어
(X가 순서형 또는 구간일 때 적용 가능) 블록 변수의 최소 한 개 수준에서 열의 평균 스코어가 동일하지 않다는 대립가설을 검정합니다.
범주의 일반 연관성
블록 변수의 최소 한 개 수준에서 Y 변수와 X 변수 사이에 일종의 연관성이 있는지 검정합니다.
팁: Cochran-Mantel-Haenszel 검정의 블록 변수로 상수 값이 포함된 열을 지정하여 행 평균 스코어 검정을 수행할 수 있습니다.