prop.test в R |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
prop.test в R |
3.06.2016 - 16:46
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 149 Регистрация: 11.02.2014 Пользователь №: 26005 |
Коллеги, я запутался, при проведении prop.test в R. Итак
Допустим есть ЭГ , в ней 125 человек, из них все выздоровели. Есть КГ, там тоже 125 человек, но всего 92 выздоровело, т.е. 33 не выздоровело. Как правило прописать пропорцию. Таким образом? yes <- c(125,92) no <- c(0,33) prop.test(no,yes) да - выздоровел нет - не выздоровел или таким yes <- c(125,125) no <- c(0,33) prop.test(no,yes) |
|
3.06.2016 - 18:45
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 127 Регистрация: 15.12.2015 Пользователь №: 27760 |
Почему бы не сделать по аналогии с примером из справки?
Код smokers <- c( 83, 90, 129, 70 ) patients <- c( 86, 93, 136, 82 ) prop.test(smokers, patients) Цитата x
a vector of counts of successes, a one-dimensional table with two entries, or a two-dimensional table (or matrix) with 2 columns, giving the counts of successes and failures, respectively. n a vector of counts of trials; ignored if x is a matrix or a table. |
|
3.06.2016 - 18:58
Сообщение
#3
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 149 Регистрация: 11.02.2014 Пользователь №: 26005 |
если я верно понял пример, то там взяли 4 выборки пациентов, и посмотрели сколько в каждой курильщиков. Согласно этому примеру, тогда правильно делать так
patiens <- c(125,125) smokers <- c(0,33) но меня терзают смутные сомнения. Правильно ли это в моем случае. |
|
3.06.2016 - 19:11
Сообщение
#4
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 127 Регистрация: 15.12.2015 Пользователь №: 27760 |
если я верно понял пример, то там взяли 4 выборки пациентов, и посмотрели сколько в каждой курильщиков. Согласно этому примеру, тогда правильно делать так patiens <- c(125,125) smokers <- c(0,33) но меня терзают смутные сомнения. Правильно ли это в моем случае. Правильно. Только я бы использовал для сравнения точный критерий Фишера. |
|
3.06.2016 - 19:42
Сообщение
#5
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 149 Регистрация: 11.02.2014 Пользователь №: 26005 |
Фишер в плане не указан,это раз, а во вторых
Код prop.test(x, n, p = NULL, alternative = c("two.sided", "less", "greater"), conf.level = 0.95, correct = TRUE) тут его никак не вставить. Это если с table работать то можно. А в моем случае даны только доли |
|
3.06.2016 - 19:59
Сообщение
#6
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 127 Регистрация: 15.12.2015 Пользователь №: 27760 |
Фишер в плане не указан,это раз То, что делаете анализ по плану - это хорошо. Плохо, что план в этом плане недоработан. Но тут выводы получаются одинаковые, никто не придерется, если будут даны оба варианта сравнения. тут его никак не вставить. Это если с table работать то можно. А в моем случае даны только доли Тут его вставлять не нужно, это отдельная функция, и таблицу сопряженности из частот получить нетрудно. Код > a <- matrix(c(0, 125, 33, 125-33), ncol = 2, byrow = TRUE)
> a [,1] [,2] [1,] 0 125 [2,] 33 92 > fisher.test(a) Fisher's Exact Test for Count Data data: a p-value = 2.036e-11 alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1 95 percent confidence interval: 0.00000000 0.09075863 sample estimates: odds ratio 0 |
|
3.06.2016 - 20:09
Сообщение
#7
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 149 Регистрация: 11.02.2014 Пользователь №: 26005 |
Респект)
|
|
4.06.2016 - 10:51
Сообщение
#8
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1091 Регистрация: 26.08.2010 Пользователь №: 22699 |
А ещё хорошо в данном случае нарисовать доверительные интервалы. 0.6496887 ... 0.8107924 сопоставленный с 0.9709202 ... 1.0000000 куда нагляднее показывает что произошло в эксперименте чем просто p. |
|