Question

我有以下数据集，该数据集包含按种族划分的19家公司的雇员人数。

build:xla --define with_xla_support=true
build --config=xla
build --action_env TF_NEED_OPENCL_SYCL="0"
build --action_env TF_NEED_ROCM="0"
build --action_env TF_NEED_CUDA="1"
build --action_env CUDA_TOOLKIT_PATH="c:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v9.2"
build --action_env TF_CUDA_VERSION="9.2"
build --action_env CUDNN_INSTALL_PATH="c:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v9.2"
build --action_env TF_CUDNN_VERSION="7"
build --action_env TF_CUDA_COMPUTE_CAPABILITIES="6.1"
build --action_env TF_CUDA_CLANG="0"
build --config=cuda
test --config=cuda
build:opt --copt=/arch:AVX
build:opt --define with_default_optimizations=true
build --config monolithic
build --copt=-w --host_copt=-w
build --verbose_failures
build --distinct_host_configuration=false
build --experimental_shortened_obj_file_path=true
build:v2 --define=tf_api_version=2

我正在尝试使用R中的pairwise.prop.table检验来测试公司种族的差异，以查看哪些差异显着。

当我跑步时： pairwise.prop.test（data [，c（“ White”，“ Black”，“ Hispanic”，“ Asian”，“ Unknown”）]）

我收到“ pairwise.prop.test（smoke [，c（“ WHITE_COUNT”，“ BLACK_COUNT”，“ HISP_COUNT”，'x'必须有2列的错误“

还有其他可以使用的功能吗？我想比较每对公司的所有5个种族。

我将不胜感激。谢谢！

Answer 1

正如成对文档所说，您的数据必须是

成功计数的向量或具有2列的矩阵成功和失败的计数分别

如果将错误中提到的列数减少到两列，则会得到结果。

pairwise.prop.test(data[,c("White","Black")])

将导致：

    Pairwise comparisons using Pairwise comparison of proportions 

data:  data[, c("White", "Black")] 

  A       B       C       D       E       F       G       H       I       J       K       L       M       N      
B 1.00000 -       -       -       -       -       -       -       -       -       -       -       -       -      
C < 2e-16 3.2e-14 -       -       -       -       -       -       -       -       -       -       -       -      
D < 2e-16 6.1e-14 1.00000 -       -       -       -       -       -       -       -       -       -       -      
E 1.00000 1.00000 < 2e-16 < 2e-16 -       -       -       -       -       -       -       -       -       -      
F < 2e-16 1.2e-10 1.00000 1.00000 2.8e-15 -       -       -       -       -       -       -       -       -      
G < 2e-16 < 2e-16 1.00000 1.00000 < 2e-16 1.00000 -       -       -       -       -       -       -       -      
H 4.2e-05 0.04460 1.2e-07 5.2e-07 0.00159 7.6e-05 5.6e-10 -       -       -       -       -       -       -      
I < 2e-16 < 2e-16 0.04410 8.2e-05 < 2e-16 0.00152 0.05631 < 2e-16 -       -       -       -       -       -      
J < 2e-16 < 2e-16 8.0e-14 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 4.1e-14 < 2e-16 3.4e-05 -       -       -       -       -      
K < 2e-16 6.1e-14 0.04410 0.00308 1.0e-15 0.00616 0.05631 3.6e-09 1.00000 1.00000 -       -       -       -      
L < 2e-16 < 2e-16 0.50026 0.00834 < 2e-16 0.04410 0.70329 3.3e-14 1.00000 2.0e-06 1.00000 -       -       -      
M < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 -       -      
N 3.7e-07 6.8e-05 1.00000 1.00000 4.2e-06 1.00000 1.00000 0.12875 0.00597 5.4e-13 0.00571 0.05631 < 2e-16 -      
O < 2e-16 < 2e-16 2.0e-13 < 2e-16 < 2e-16 2.5e-16 1.2e-13 < 2e-16 3.4e-05 1.00000 1.00000 2.1e-06 < 2e-16 7.2e-13
P < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16
Q < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16
R 8.3e-07 0.00079 0.03436 0.23508 2.0e-05 0.48752 0.00659 1.00000 2.4e-08 < 2e-16 1.4e-05 5.8e-06 < 2e-16 1.00000
S 2.1e-13 9.6e-08 < 2e-16 < 2e-16 3.2e-13 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 1.3e-05 < 2e-16
  O       P       Q       R      
B -       -       -       -      
C -       -       -       -      
D -       -       -       -      
E -       -       -       -      
F -       -       -       -      
G -       -       -       -      
H -       -       -       -      
I -       -       -       -      
J -       -       -       -      
K -       -       -       -      
L -       -       -       -      
M -       -       -       -      
N -       -       -       -      
O -       -       -       -      
P < 2e-16 -       -       -      
Q < 2e-16 < 2e-16 -       -      
R < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 -      
S < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16

P value adjustment method: holm

Answer 2

我希望这可以在黑暗中拍摄。通过这种方式，您应该能够针对每个种族比较公司之间的成对比较。实际上，您需要在多项式分布之间执行多个比较。脚步： -数据从宽格式转换为长格式； -Poisson GLM的频次为结果，公司和种族为协变量； -emmeans软件包用于成对比较最终输出是每个种族的公司之间的对数奇数差异。

data <- matrix(c(6073,1033,1711,3920,3431,2178,357,757,301,332,4204,
                 364,1006,337,553,7352,690,1356,1910,2066,4695,776,
                 1267,575,454,3761,352,529,130,658,5523,468,652,146,
                 312,5027,657,356,107,804,4650,311,674,78,599,4581,
                 192,581,114,335,1176,65,121,67,195,3841,274,289,71,
                 425,6489,1912,1784,1041,1434,1487,148,121,62,72,
                 4130,170,365,353,479,5181,2260,1023,219,502,1286,
                 1288,890,423,285,2536,289,359,61,424,6237,1504,
                 1117,179,911),ncol=5,byrow=TRUE)
colnames(data) <- c("White","Black","Hispanic","Asian","Unknown")
rownames(data) <- c("A","B","C","D","E","F","G","H","I","J","K","L","M","N","O","P","Q","R","S")
data
typeof(data)
data <- as.data.frame(data)

library(tidyverse)
data2 <- data %>%
  rownames_to_column(var="Firm") %>%
  gather(key = Race, value = "n", White:Unknown, factor_key=F)
data2
fit <- glm(n ~ Firm+Race, data = data2, family = poisson)
fit
library(emmeans)
pairs(emmeans(fit, ~ Firm|Race))

R中具有多个类别的pairwise.prop.test

2 个答案: