问题描述
我对使用 Fisher 精确检验比较两个比例感到困惑。例如,我想测试 9/13 和 3/18 两个比例之间是否存在差异。我可以简单地输入
A <- c( 9,3)
B <- c( 13,18)
prop.test(A,B)
但是如何使用费舍尔的精确检验来执行此操作?我不确定这是否正确:
A = matrix(c(9,3,13,18),nrow = 2)
fisher.test(A)
感谢您的任何想法
解决方法
是的,与 prop.test()
相比,您的 Fisher 检验设置不正确。
来自 prop.test 帮助文件:
prop.test(x,n,p = NULL,alternative = c("two.sided","less","greater"),conf.level = 0.95,correct = TRUE)
x a vector of counts of successes,...
n a vector of counts of trials ...
费舍尔检验
fisher.test(x,y = NULL,workspace = 200000,hybrid = FALSE,hybridPars = c(expect = 5,percent = 80,Emin = 1),control = list(),or = 1,alternative = "two.sided",conf.int = TRUE,simulate.p.value = FALSE,B = 2000)
x a two-dimensional contingency table in matrix form.
因此,如果您的 13 次和 18 次试验的 2 次测试分别获得 9 次和 3 次成功,则意味着失败次数为 4 次和 15 次,因此 Fishers 检验应为:
A = matrix(c(9,3,4,15),nrow = 2)
#Row sums are the total number of trials
#Column sums are the total number of True/False
fisher.test(A)
Fisher's Exact Test for Count Data
data: A
p-value = 0.007518
alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:
1.61038 89.70868
sample estimates:
odds ratio
10.18122
这提供了与 prop.test 结果相当的结果。