问题描述
我试图找出来自同一样本的两个比例是否不同。
（让我们想象一下）我有一个包含 200 个答案的样本：120 个像甲方,100 喜欢乙方 可以同时喜欢两个派对。
我想测试一下喜欢A方和B方的比例是否存在显着差异。
我看到了几种方法来回答这个问题，但似乎没有一个让我真正满意：
- 两个比例，两个样本测试：
prop.test(x = c(120,100),n = c(200,200))
这给出：p 值 = 0.05619（A 方和 B 方的喜欢比例没有差异）。然而这并没有考虑到 120 和 100 不是独立的。
- 两个比例的置信区间：
prop.test(x = 120,n = 200)
prop.test(x = 100,n = 200)
这给出了 95% 的比例：[0.5283160,0.6677775] 表示对甲方的喜欢和 [0.4313609,0.5686391] 表示对乙方的喜欢。这些置信区间重叠，所以 A 和 B 的喜欢比例没有差异。 然而，两个置信区间为 95% 的置信度并不能进行 95% 置信度的显着性检验。
- 差异的置信区间： 在 200 个样本中，喜欢 A 方的人数比喜欢 B 方的人数多 20 人。
prop.test(x = 20,n = 200)
95% 置信区间为 [0.06366294 0.15229666]，这不包括 0。A 方的喜欢比例与 B 方有显着差异。 这告诉我 200 人中有 20 人不是 0%，但这正是我想知道的吗？
我不确定这三个选项实际上告诉我什么，有没有更好的方法来回答我原来的问题？
解决方法
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