Тестирование значимости в R, определение того, значительно ли пропорция в одном столбце значительно отличается от другого столбца в одной переменной

StackOverflow https://stackoverflow.com/questions/8302119

  •  25-10-2019
  •  | 
  •  

Вопрос

Я уверен, что это простая команда в R, но по какой -то причине у меня проблемы с поиском решения.

Я пытаюсь запустить кучу кроссоидов (с использованием команды Table ()) в R, и в каждой вкладке есть два столбца (лечение и отсутствие лечения). Я хотел бы знать, существенно ли различие между столбцами существенно отличается друг от друга для всех рядов (ряды являются несколькими вариантами ответов из опроса). Меня не заинтересован в общем значении, только в рамках кроссовки, сравнивающей лечение с отсутствием лечения.

Этот тип анализа очень прост в SPSS (ссылка ниже, чтобы проиллюстрировать то, о чем я говорю), но я не могу заставить его работать в R. Вы знаете, я могу это сделать?

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

Отредактировано: вот пример в R о том, что я имею в виду:

 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

У меня есть такие таблицы ^ (в процентном возрасте по колонке по лечению), и я хотел бы посмотреть, существует ли существенная разница между каждым выбором вопроса (строки), переходящим от лечения 0 к лечению 1. Так что в примере выше я хотел бы Хотите знать, существует ли значительная разница между 4 и 2 (строкой 1), 3 и 3 (строка 2) и 1 и 3 (строка 3). Таким образом, в этом примере выбор для вопроса1 может быть значительной разницей для выбора 1 и 3 (потому что разница 2), но разница для выбора 2 не потому, что разница равна нулю. В конечном счете, я пытаюсь определить этот тип значения. Надеюсь, это поможет.

Спасибо!

Это было полезно?

Решение

Используя ваш пример, либо chisq.test или же prop.test (эквивалентно в этом случае):

> 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

Обратите внимание на предупреждение; Эти тесты не обязательно подходят для таких небольших чисел.

Другие советы

Я думаю, что вы ищете pairwise.prop.test(). Анкет Видеть ?pairwise.prop.test Для примера.

Лицензировано под: CC-BY-SA с атрибуция
Не связан с StackOverflow
scroll top