r - R 中的 Prop.test 和 Fisher 精确检验
问题描述
我对使用费希尔精确检验比较两个比例感到困惑。例如,我想测试两个比例 9/13 和 3/18 之间是否存在差异。我可以简单地输入
A <- c( 9, 3)
B <- c( 13, 18)
prop.test(A , B)
但是如何使用费希尔精确检验来进行呢?我不确定这是否正确:
A = matrix(c(9, 3,
13,18), nrow = 2)
fisher.test(A)
感谢您的任何想法
解决方案
是的,与prop.test()
.
从 prop.test 帮助文件:
prop.test(x, n, p = NULL, alternative = c("two.sided", "less", "greater"), conf.level = 0.95, correct = TRUE)
x a vector of counts of successes,...
n a vector of counts of trials ...
费雪检验
fisher.test(x, y = NULL, workspace = 200000, hybrid = FALSE,
hybridPars = c(expect = 5, percent = 80, Emin = 1),
control = list(), or = 1, alternative = "two.sided",
conf.int = TRUE, conf.level = 0.95,
simulate.p.value = FALSE, B = 2000)
x a two-dimensional contingency table in matrix form.
因此,如果您的 13 次和 18 次试验的 2 次测试导致 9 次和 3 次成功,那意味着失败是 4 次和 15 次,因此 Fishers 测试应该是:
A = matrix(c(9, 3, 4, 15), nrow = 2)
#Row sums are the total number of trials
#Column sums are the total number of True/False
fisher.test(A)
Fisher's Exact Test for Count Data
data: A
p-value = 0.007518
alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:
1.61038 89.70868
sample estimates:
odds ratio
10.18122
这提供了与 prop.test 结果相当的结果。
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