在R中进行显着性测试，确定一个列中的比例是否与单个变量中的另一列显着不同

Question

我确定这是R中的一个简单命令，但是由于某种原因，我很难找到解决方案。

我试图在R中运行一堆Crosstab（使用Table（）命令），每个标签都有两个列（治疗且无处理）。我想知道所有行的列之间的差异是否相互差异（行是调查中的少数答案选择）。我对总体意义不感兴趣，只有在比较治疗与无治疗的串联中。

这种类型的分析在SPSS中非常容易（下面的链接以说明我在说什么），但是我似乎无法在R中使用它。您知道我可以做到吗？

http://help.vovici.net/robohelp/robohelp/server/general/projects_fhpro/survey_workbench_mx/significance_testing.htm

编辑：这是我的意思的一个示例：

 treatmentVar <-c(0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1) # treatment is 1 or 0
 question1 <-c(1,2,2,3,1,1,2,2,3,1,1,2,2,3,1,3) #choices available are 1, 2, or 3
 Questiontab <- table(question1, treatmentVar)
 Questiontab

我有这样的表格 ^（在处理视频上按列的百分比），我想看看每个问题选择（行）从治疗0到治疗1.想知道4和2（第1行），3和3（第2行）和1和3（第3行）之间是否存在显着差异。因此，在此示例中，问题1的选择可能是选择1和3的显着差异（因为差异为2），但是选择2的差异不是因为差为零。最终，我正在尝试确定这种意义。我希望这会有所帮助。

谢谢！

Answer 1

使用您的示例，要么 chisq.test 或者 prop.test （在这种情况下等效）：

> chisq.test(Questiontab)

        Pearson's Chi-squared test

data:  Questiontab 
X-squared = 1.6667, df = 2, p-value = 0.4346

Warning message:
In chisq.test(Questiontab) : Chi-squared approximation may be incorrect
> prop.test(Questiontab)

        3-sample test for equality of proportions without continuity
        correction

data:  Questiontab 
X-squared = 1.6667, df = 2, p-value = 0.4346
alternative hypothesis: two.sided 
sample estimates:
   prop 1    prop 2    prop 3 
0.6666667 0.5000000 0.2500000 

Warning message:
In prop.test(Questiontab) : Chi-squared approximation may be incorrect

注意警告；这些测试不一定适合这么小的数字。

Answer 2

我认为您要寻找的功能是 pairwise.prop.test(). 。看 ?pairwise.prop.test 例如。