关于R中比例的假设

Question

我有一个100个是/否答案的随机样本。其中13个是“是”。其余的都是“不”。 我必须检验一下比例的假设。

假设： H0：p = p0

H1：p＆gt; P0

置信水平为95％

我有以下代码： （z.prop函数计算测试统计量。）

z.prop = function(k, n, p, p0){ zeta = (p - p0) / (sqrt( p0*(1-p0)/n ) ) 
return(zeta) }

k<- 13
n<- 100
p<- k/n
p0<- 0.1

z <- z.prop(k,n,p,p0)
cat("z: ",z)
z.alpha <- qnorm(0.05,lower.tail=FALSE)
cat("z alpha: ",z.alpha)

pval<- pnorm(abs(z),lower.tail = FALSE)
cat("p-value",pval,"\n")

如果我使用此代码，则p值不同。

binom.test(k, n, p = p0,alternative ="greater",conf.level = 0.95)

使用我的功能，我的p值为0.1586553。使用binom.test函数我得到了p值= 0.1982。

这怎么可能？我的代码是错误的，还是只是某种舍入错误？ 谢谢。

Answer 1

您的z.prop函数对prop.test中的stats函数执行了相同的测试（没有Yates连续性校正）：

prTest <- prop.test(k, n, p=p0, alternative ="greater", correct = F)
prTest$p.value
# [1] 0.1586553

binom.test函数对比例实施不同的测试：精确的二项式测试。