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r - 使用“ci”函数计算置信区间

问题描述

我有一组数据，除了找到每组的列的平均值之外，我还想找到一个置信区间。样本数据如下所示：

id <- c(1101:1108)
age <- c(12,15,14,12,3,1,2,5)
length <- c(52,62,63,58,79,45,65,25)
result <- c("TRUE","FALSE","TRUE","FALSE","TRUE","FALSE","TRUE","FALSE")
data<-data.frame(id, age, length, result)


    id age length result
1 1101  12     52   TRUE
2 1102  15     62  FALSE
3 1103  14     63   TRUE
4 1104  12     58  FALSE
5 1105   3     79   TRUE
6 1106   1     45  FALSE
7 1107   2     65   TRUE
8 1108   5     25  FALSE

我想要做的是计算每组结果的长度参数的平均值和 0.95 置信区间，所以我使用了下面的代码：

g <- data %>% select(length,result) %>% group_by(result) %>% summarise(Ave_length=mean(length, na.rm=TRUE))

并计算每组的置信区间，我使用了gmodels包中的以下函数

ci(data$length[data$result=="TRUE"], 0.95)
ci(data$length[data$result=="TRUE"], 0.95)

但是，我得到的是一条警告消息“警告消息：在 ci.numeric(data$length[data$result == "TRUE"], 0.95) 中：没有类或未知类。使用默认计算。”

你对我如何解决这个问题有什么建议吗？或者是否有任何其他函数可以用来计算置信区间

标签： rgroup-byconfidence-interval

解决方案

没有什么可担心的warning消息。

methods('ci')
#[1] ci.binom      ci.estimable* ci.lm*        ci.lme*       ci.numeric*

如果我们检查源代码，它以 a 开头，warning没有任何检查。

getAnywhere('ci.numeric')
function (x, confidence = 0.95, alpha = 1 - confidence, na.rm = FALSE, 
    ...) 
{
    warning("No class or unkown class.  Using default calcuation.") ####
    est <- mean(x, na.rm = na.rm)
    stderr <- sd(x, na.rm = na.rm)/sqrt(nobs(x))
    ci.low <- est + qt(alpha/2, nobs(x) - 1) * stderr
    ci.high <- est - qt(alpha/2, nobs(x) - 1) * stderr
    retval <- c(Estimate = est, `CI lower` = ci.low, `CI upper` = ci.high, 
        `Std. Error` = stderr)
    retval
}

开发人员将来可能会更改它。此外，还有一些错别字，unkown而不是unknown

这意味着numericclassvector正在收到此警告

ci(rnorm(10))
#  Estimate   CI lower   CI upper Std. Error 
# 0.3754708 -0.2600370  1.0109787  0.2809300 
#Warning message:
#In ci.numeric(rnorm(10)) :
#  No class or unkown class.  Using default calcuation.

这个问题似乎只在numeric课堂上显示。如果我们ci在lm模型上应用 ( ci.lm)

ci(lm(Sepal.Length ~ Species, iris))
#                  Estimate  CI lower CI upper Std. Error       p-value
#(Intercept)          5.006 4.8621258 5.149874 0.07280222 1.134286e-113
#Speciesversicolor    0.930 0.7265312 1.133469 0.10295789  8.770194e-16
#Speciesvirginica     1.582 1.3785312 1.785469 0.10295789  2.214821e-32

因为一开始ci.lm没有warning

getAnywhere('ci.lm')
function (x, confidence = 0.95, alpha = 1 - confidence, ...) 
{
    x <- summary(x)
    est <- coef(x)[, 1]
    ci.low <- est + qt(alpha/2, x$df[2]) * coef(x)[, 2]
    ci.high <- est - qt(alpha/2, x$df[2]) * coef(x)[, 2]
    retval <- cbind(Estimate = est, `CI lower` = ci.low, `CI upper` = ci.high, 
        `Std. Error` = coef(x)[, 2], `p-value` = coef(x)[, 4])
    retval
}

可能的原因是这些ci方法主要是检查lmorlme class等​​，如果没有找到它们，它会切换到cifornumeric类的默认模式，这warning在这方面有点误导

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