![]() |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
![]() |
![]()
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) |
|
![]() |
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#2
|
|
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 |
|
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#3
|
|
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 ![]() 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 ![]() |
|
![]() |
![]() |
![]() ![]() |