Какова правильная функция статистического теста / R для оценки нескольких бинарных тестовых ответов различной длины?

Question

У меня есть пул вопросов. Каждый участник должен будет ответить на одно и то же фиксированное количество случайных вопросов из этого пула. Затем я разделил участников на две группы на основе другой переменной.

Как я могу оценить, какая группа показала лучшие результаты в R ?

Answer 1

Давайте попробуем что-то вроде этого:

df = data.frame(id=1:49,
q1 = sample(0:1,49,prob=c(0.7,0.3),replace=TRUE),
q2 = sample(0:1,49,prob=c(0.5,0.5),replace=TRUE),
q3 = sample(0:1,49,prob=c(0.3,0.7),replace=TRUE),
group = sample(c("a","b"),49,replace=TRUE)
)

Вы можете проверить связь каждого вопроса с группой, используя критерий Фишера для каждого столбца, например, ниже мы делаем между q1 и группой:

fisher.test(table(df$q1,df$group))

    Fisher's Exact Test for Count Data

data:  table(df$q1, df$group)
p-value = 0.5072
alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:
 0.09971675 2.43186118
sample estimates:
odds ratio 
 0.5346084 

Вы можете настроить смешанную модель, если вопросы связаны между собой, и есть влияние отдельного человека:

library(lme4)
newdf = pivot_longer(df,-c(id,group))
glmer(value ~ name*group + (1|id),data=newdf,family="binomial")

Я думаю, что тест Фишера может быть наиболее прямым для вас.