r 中的统计检验以显示组之间的显着差异

Question

我正在 r 中处理小规模调查数据。

我将非常感谢您输入什么最好/最简单的测试来显示一系列选项（opt1-opt9）的组差异之间的任何行显着性。当我的数据被分组/聚合时，它看起来像这样（受访者可以多选选项）：

<头>

选择	group1_count	group1_percent	group2_count	group2_percent	diff_%
opt1	14	0.081395349	17	0.042821159	0.038574
opt2	23	0.13372093	59	0.14861461	-0.01489
opt3	29	0.168604651	65	0.16372796	0.004877
opt4	6	0.034883721	6	0.01511335	0.01977
opt5	2	0.011627907	7	0.017632242	-0.006
opt6	38	0.220930233	88	0.221662469	-0.00073
opt7	37	0.215116279	98	0.246851385	-0.03174
opt8	11	0.063953488	25	0.062972292	0.000981
opt9	12	0.069767442	32	0.080604534	-0.01084

t 检验在这里是否有效以显示第 1 组和第 2 组之间是否存在显着差异？如果是，是否有一种简单的方法可以在 r 中生成此行？如果没有，您有什么建议吗？

这是前 3 行作为 dput：

structure(list(opt = c("opt1", "opt2", "opt3"), group1_count = c(14, 
23, 29), group1_percent = c(0.081395349, 0.13372093, 0.168604651
), group2_count = c(17, 59, 65), group2_percent = c(0.042821159, 
0.14861461, 0.16372796), percent_diff = c(0.03857419, -0.01489368, 
0.00487669099999999)), row.names = c(NA, -3L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))

非常感谢

Answer 1

如果只想比较第一行的两组，可以执行two-proportion z-test。例如在 R 中：

result <- prop.test(x = c(14, 17), n = c(172, 397))

其中 172 = sum(group1_count) 和 397 = sum(group2_count)

输出：

2-sample test for equality of proportions with continuity correction

data:  c(14, 17) out of c(172, 397)
X-squared = 2.758, df = 1, p-value = 0.09677
alternative hypothesis: two.sided
95 percent confidence interval:
 -0.01105128  0.08819966
sample estimates:
    prop 1     prop 2 
0.08139535 0.04282116

如果您想一次性比较所有比例，可以使用卡方检验：

data <- as.table(cbind(c(14, 23, 29, 6, 2, 38, 37, 11, 12),
                       c(17, 59, 65, 6, 7, 88, 98, 25, 32)))

chisq <- chisq.test(data, simulate.p.value = TRUE)

输出：

Pearson's Chi-squared test with simulated p-value (based on 2000 replicates)

data:  data
X-squared = 6.671, df = NA, p-value = 0.5787