Question

我需要澄清一下在R。

中使用prop.test命令

请参阅以下示例：

pill <- matrix(c(122,478,99,301), nrow=2, byrow=TRUE)
dimnames(pill) <- list(c("Pill", "Placebo"), c("Positive", "Negative"))

pill
        Positive Negative
Pill         122      478
Placebo       99      301

prop.test(pill, correct=F)

上例中的最后一行代码返回的p值为0.09914。

但是，当我们直接输入上述值时，我们得到一个完全不同的p值：

prop.test(x=c(122/600,99/400), n=c(600,400), correct=F)

上面一行代码返回的p值为0.8382。

为什么会这样？

Answer 1

不要除以组中的数字。这将导致样本量大幅减少，严重影响p值。

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/2.2.0/jquery.min.js"></script>

<style>
* {
  padding: 0;
  margin: 0;
  border: 0;
  outline: 0;
}
</style>
<script type="text/javascript" language="JavaScript">
$(document).ready(function() {
   var contentWidth = document.getElementById("#pic").offsetWidth;
   var contentHeight = document.getElementById("#pic").offsetHeight;
   window.resizeTo(contentWidth,contentHeight);
});
</script>
</head>
<body>
<img id="pic" name="pic" src="../css/discount/uniqlo_coupon.jpg" >    
</body>
</html>

你应该注意到你的电话估计比例的奇怪结果：

prop.test(x=c(122,99), n=c(600,400), correct=F)

    2-sample test for equality of proportions without continuity
    correction

data:  c(122, 99) out of c(600, 400)
X-squared = 2.7194, df = 1, p-value = 0.09914
alternative hypothesis: two.sided
95 percent confidence interval:
 -0.097324375  0.008991042
sample estimates:
   prop 1    prop 2 
0.2033333 0.2475000

在R中使用prop.test

1 个答案: