Проверка значимости в R, определяющая, существенно ли отличается пропорция в одном столбце от другого столбца в пределах одной переменной - PullRequest
Новая
       27

Проверка значимости в R, определяющая, существенно ли отличается пропорция в одном столбце от другого столбца в пределах одной переменной

7 голосов
/ 29 ноября 2011

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

Я пытаюсь запустить несколько кросс-таблиц (используя команду table ()) в R, и у каждой вкладки есть два столбца (обработка и обработка не обрабатываются). Я хотел бы знать, если различия между столбцами значительно отличаются друг для друга для всех строк (строки представляют собой несколько вариантов ответов из опроса). Меня не интересует общее значение, только в кросс-таблице сравнение лечения с отсутствием лечения.

Этот тип анализа очень прост в SPSS (ссылка ниже, чтобы проиллюстрировать, 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

Редакция: Вот пример того, что я имею в виду в R: 

 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 процентах от столбца на значении значения обработки), и я хотел бы посмотреть, есть ли существенная разница между каждым выбором вопроса (строками), переходящим от обращения 0 к обращению 1. Так в примере выше Я хотел бы знать, есть ли существенная разница между 4 и 2 (строка 1), 3 и 3 (строка 2) и 1 и 3 (строка 3). Таким образом, в этом примере варианты для вопроса 1 могут значительно отличаться для вариантов 1 и 3 (потому что разница равна 2), но разница для варианта 2 не потому, что разница равна нулю. В конечном итоге я пытаюсь определить этот тип значимости. Надеюсь, это поможет.

Спасибо!

Ответы [ 2 ]

9 голосов
/ 29 ноября 2011

Я думаю, что вы ищете функцию pairwise.prop.test().См. ?pairwise.prop.test для примера.

5 голосов
/ 29 ноября 2011

Используя ваш пример, либо chisq.test, либо prop.test (эквивалент в данном 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.

...