R prop.test 等比例或给定比例检验

说明

prop.test可用于测试多个组中的比例(成功概率)相同或等于某些给定值的零值。

用法

prop.test(x, n, p = NULL,
          alternative = c("two.sided", "less", "greater"),
          conf.level = 0.95, correct = TRUE)

参数

x	成功计数向量、具有两个条目的一维表或具有 2 列的二维表(或矩阵)，分别给出成功和失败的计数。
n	试验计数向量；如果 x 是矩阵或表，则忽略。
p	成功概率的向量。 p 的长度必须与 x 指定的组数相同，并且其元素必须大于 0 且小于 1。
alternative	指定备择假设的字符串必须是 "two.sided" (默认)、"greater" 或 "less" 之一。您可以仅指定首字母。仅用于测试单个比例等于给定值或两个比例相等的零值；否则忽略。
conf.level	返回的置信区间的置信水平。必须是 0 到 1 之间的单个数字。仅在测试单个比例等于给定值或两个比例相等的 null 时使用；否则忽略。
correct	指示是否应在可能的情况下应用耶茨连续性校正的逻辑。

细节

仅使用具有有限数量的成功和失败的组。成功和失败的计数必须为非负数，因此不得大于相应的试验次数(必须为正数)。所有有限计数都应该是整数。

如果p是NULL并且有多个组，则测试的空值是每个组中的比例相同。如果有两个组，则替代方案是第一组中的成功概率小于、不等于或大于第二组中的成功概率，如 alternative 所指定。返回比例差异的置信区间，其置信水平由 conf.level 指定并剪裁为 [-1,1]。仅当连续性校正不超过样本比例之差的绝对值时才使用。否则，如果组数超过 2 个，则替代方案始终为 "two.sided" ，返回的置信区间为 NULL ，并且从不使用连续性校正。

如果只有一组，则测试的空值是成功的潜在概率为 p ，如果未给出 p 则为 0.5。另一种方法是成功概率分别小于、不等于或大于 p 或 0.5，如 alternative 所指定。返回基础比例的置信区间，其置信水平由 conf.level 指定并剪裁为 [0,1]。仅当连续性校正不超过样本比例与无效比例之间的绝对值之差时，才使用连续性校正。置信区间是通过反转分数测试来计算的。

最后，如果给出 p 并且有超过 2 个组，则测试的空值是成功的潜在概率是 p 给出的概率。替代方案始终是 "two.sided" ，返回的置信区间是 NULL ，并且从不使用连续性校正。

值

类"htest" 的列表包含以下组件：

statistic	皮尔逊卡方检验统计量的值。
parameter	检验统计量的近似卡方分布的自由度。
p.value	检验的 p 值。
estimate	具有样本比例的向量 x/n 。
conf.int	如果有一组，则为真实比例的置信区间；如果有 2 个组且未给出 p，则为比例差异的置信区间，否则为 NULL。在不是 NULL 的情况下，返回的置信区间具有由 conf.level 指定的渐近置信水平，并且适合指定的备择假设。
null.value	如果指定为 null，则为 p 的值，否则为 NULL。
alternative	说明替代方案的字符串。
method	指示所使用的方法以及是否应用 Yates 连续性校正的字符串。
data.name	给出数据名称的字符串。

例子

heads <- rbinom(1, size = 100, prob = .5)
prop.test(heads, 100)          # continuity correction TRUE by default
prop.test(heads, 100, correct = FALSE)

## Data from Fleiss (1981), p. 139.
## H0: The null hypothesis is that the four populations from which
##     the patients were drawn have the same true proportion of smokers.
## A:  The alternative is that this proportion is different in at
##     least one of the populations.

smokers  <- c( 83, 90, 129, 70 )
patients <- c( 86, 93, 136, 82 )
prop.test(smokers, patients)

参考

Wilson, E.B. (1927). Probable inference, the law of succession, and statistical inference. Journal of the American Statistical Association, 22, 209-212. doi:10.2307/2276774.

Newcombe R.G. (1998). Two-Sided Confidence Intervals for the Single Proportion: Comparison of Seven Methods. Statistics in Medicine, 17, 857-872. doi:10.1002/(SICI)1097-0258(19980430)17:8<857::AID-SIM777>3.0.CO;2-E.

Newcombe R.G. (1998). Interval Estimation for the Difference Between Independent Proportions: Comparison of Eleven Methods. Statistics in Medicine, 17, 873-890. doi:10.1002/(SICI)1097-0258(19980430)17:8<873::AID-SIM779>3.0.CO;2-I.

也可以看看

binom.test 用于二项式假设的精确检验。