Dalam analisis statistik, peta chi-square (chi-squared plot) adalah salah satu alat yang digunakan untuk mengecek distribusi data. Salah satu fitur penting dalam plot ini adalah penentuan p-value. Dalam artikel ini, kita akan membahas bagaimana p-value ditampilkan pada axis kanan pada plot dan interpretasi Q-Q plot untuk data multivari.
Pada awalnya, plot chi-square digunakan untuk mengecek distribusi data yang memenuhi kriteria chi-squared. Namun, dalam beberapa kasus, kita perlu menggunakan plot ini untuk mengidentifikasi distribusi yang tidak sesuai dengan distribusi chi-squared. Oleh karena itu, penentuan p-value pada axis kanan menjadi sangat penting.
Pada bagian ini, kita juga akan membahas tentang fitur-fitur lainnya dalam plot chi-square, seperti thin dan oor.pch. Fitur thin digunakan untuk mengurangi jumlah titik yang dinyatakan dalam plot, sehingga ukuran file plot berkurang dan waktu plotting menjadi lebih cepat.
Selain itu, kita juga akan membahas tentang interpretasi Q-Q plot untuk data multivari. Plot ini digunakan untuk mengecek distribusi data yang tidak sesuai dengan distribusi chi-squared. Dalam kasus ini, kita perlu menggunakan plot ini untuk mengidentifikasi distribusi yang lebih sesuai dengan distribusi yang kita harapkan.
Dalam kesimpulan, penentuan p-value pada axis kanan pada plot chi-square sangat penting dalam analisis statistik. Selain itu, interpretasi Q-Q plot juga menjadi sangat penting dalam mengidentifikasi distribusi data yang tidak sesuai dengan distribusi yang kita harapkan.
Penulisan Lain
- Devlin, B., & Roeder, K. (1999). Genomic control for association studies. Biometrics, 55(2), 997-1004.
- Clayton, D. (n.d.). Single SNP tests and multiple SNP tests. Retrieved from https://www.biodare.org.uk/docs/snpStats.pdf
Referensi
- snpStats documentation
- survival
- Matrix