Question

如何计算R中卡方的置信区间。是否有类似chisq.test（）的函数，

Answer 1

卡方检验没有置信区间（您只是在检查第一个类别变量和第二个类别变量是否独立），但是您可以对比例差异进行置信区间，像这样

假设您有一些数据，其中第一组的30％报告成功，而第二组的70％报告成功：

> my.table
     [,1] [,2]
row1   70   30
row2   30   70

现在列联表中有数据：

chisq.test

您可以继续使用> chisq.test(my.table) Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction data: my.table X-squared = 30.42, df = 1, p-value = 3.479e-08，并且显然这两个比例明显不同，因此分类变量必须是独立的：

prop.test

如果您进行> prop.test(x=c(70,30),n=c(100,100)) 2-sample test for equality of proportions with continuity correction data: c(70, 30) out of c(100, 100) X-squared = 30.42, df = 1, p-value = 3.479e-08 alternative hypothesis: two.sided 95 percent confidence interval: 0.2629798 0.5370202 sample estimates: prop 1 prop 2 0.7 0.3，则会发现您有95％的信心认为比例之间的差异介于26.29％和53.70％之间，这是有道理的，因为观察到的两个比例之间的实际差异为70％- 30％= 40％：

{{1}}

Answer 2

@mysteRious的一个不错的答案：如果您有2x2列联矩阵，则可以使用fisher.test而不是prop.test来测试比率< / em>的比例，而不是比例的差异。在Fisher的精确检验中，原假设对应于优势比（OR）= 1。

使用@mysteRious的示例数据

ft <- fisher.test(my.table) ft # # Fisher's Exact Test for Count Data # #data: my.table #p-value = 2.31e-08 #alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1 #95 percent confidence interval: # 2.851947 10.440153 #sample estimates: #odds ratio # 5.392849

然后在fit$conf.int中给出OR的置信区间

ft$conf.int #[1] 2.851947 10.440153 #attr(,"conf.level") #[1] 0.95

为确认，我们手动计算OR

OR <- Reduce("/", my.table[, 1] / my.table[, 2]) OR #[1] 5.444444

R中卡方的置信区间

2 个答案: