Importanza test in R, determinare se la proporzione in una colonna è significativamente diverso dall'altro colonna all'interno della singola variabile

Question

Sono sicuro che questo è un comando facile in R, ma per qualche ragione, sto avendo problemi a trovare una soluzione.

Sto cercando di eseguire una serie di campi incrociati (utilizzando il comando tavolo ()) in R, e ogni scheda ha due colonne (trattamento e nessun trattamento). Vorrei sapere se la differenza tra le colonne sono significativamente differenti per l'altro per tutte le righe (le righe sono una manciata di opzioni di risposta da un sondaggio). Io non sono interessato a significato complessivo, solo all'interno del campo incrociato confrontando trattamento vs nessun trattamento.

Questo tipo di analisi è molto facile in SPSS (link qui sotto per illustrare che cosa sto parlando), ma io non riesco a farlo funzionare in R. Sai io possa fare questo?

http://help.vovici.net/robohelp/robohelp/server /general/projects_fhpro/survey_workbench_MX/Significance_testing.htm

Modificato: Ecco un esempio di in merito a quello che voglio dire:

 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

Ho tabelle come questo ^ (percentaged dalla colonna a treatmentVar), e mi piacerebbe vedere se v'è una differenza significativa tra ogni questione di scelta (righe) che va dal trattamento 0 al trattamento 1. Così, nell'esempio di cui sopra , vorrei sapere se v'è una differenza significativa tra 4 e 2 (riga 1), 3 e 3 (riga 2), 1 e 3 (riga 3). Quindi, in questo esempio, le scelte per question1 potrebbero essere significativamente differenza per le scelte 1 e 3 (perché la differenza è 2), ma la differenza per la scelta 2 non è perché la differenza è pari a zero. In definitiva, sto cercando di determinare questo tipo di significato. Spero che aiuti.

Grazie!

Answer 1

Usando il tuo esempio, sia la chisq.test o prop.test (equivalente in questo caso):

> 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

Si noti l'avvertimento; questi test non sono necessariamente adatte per tali piccoli numeri.

Answer 2

Credo che la funzione che stai cercando è pairwise.prop.test(). Vedere ?pairwise.prop.test per un esempio.