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r - R中列联表（4x2）的卡方检验

问题描述

我在 R 中的 4x2 列联表上计算卡方检验时遇到问题。我的脚本如下所示：

# Read data
read.table("Mortality_test.txt")

# Assign a name to the data
mortality<- read.table("Mortality_test.txt", ,col.names=c('treatment','dead'), header=TRUE, sep="\t", na.strings="NA", dec=",", strip.white=TRUE)

table(mortality)

当我运行时，table(mortality)我得到一个列联表，如下所示：

    dead
treatment no yes
     A    63   7
     B    61   9
     C    68   2
     D    63   7

我现在的问题是，我想比较不同治疗（A，B，C，D）之间的死亡人数是否有统计差异。如果我没记错的话，我可以用桌子上的卡方检验来做到这一点。但是，我不确定下一步该采取哪一步。

标签： rchi-squaredcontingency

解决方案

您具有chisq.test在列联表上执行 chi 检验的功能。

在这里，和你的桌子

dead <- read.table(text = "treatment no yes
                   A    63   7
                   B    61   9
                   C    68   2
                   D    63   7",header = T)

> dead
  treatment no yes
1         A 40  15
2         B 61   9
3         C 68   2
4         D 63   7

您需要选择两列 no 和 yes：

chisq.test(dead[,2:3])


        Pearson's Chi-squared test

    data:  dead[, 2:3]
    X-squared = 4.6996, df = 3, p-value = 0.1952

这在治疗之间没有区别。要查看另一个不同的示例：

dead <- read.table(text = "treatment no yes
                   A    55   12
                   B    61   9
                   C    68   2
                   D    63   7",header = T)

A 治疗真的不同的地方：

    Pearson's Chi-squared test

data:  dead[, 2:3]
X-squared = 8.4334, df = 3, p-value = 0.03785

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