O R = n1 ,1ñ1 ,2/ n2 ,1ñ2 ,2Ø[R=ñ1,1ñ1,2/ñ2,1ñ2,2 我们仍然可以执行Fisher精确检验以获得p值: 得到的p值类似于从中获得的p值 χ2χ2 测试并得出相同的结论:我们可以拒绝零假设,即羊毛的类型与不同应力水平下观察到的断裂次数无关。 转换为2乘2矩阵 为了指定备选假设并获得...
请注意,无法指定检验的替代方法,df因为优势比(表示效果大小)仅定义为2 × 2 矩阵。 我们仍然可以执行Fisher精确检验以获得p值: ## \[1\] 8.162421e-07得到的p值类似于从中获得的p值 χ2 检验并得出相同的结论:我们可以拒绝零假设,即羊毛的类型与不同应力水平下观察到的断裂次数无关。 转换为2乘2矩阵 为了...
大样本就用Chi-Square Test 首先画一个2X2的表格 首先就可以算一个OR,就是比例的比例 = a * d / b *c = (a/b) / (c/d),越接近1就越代表没有区别,即没有关联(两个变量随机)。 其次可以用R来算P-value 1 2 3 4 tmp.table <-matrix(data =c(66,76,7,197), byrow = F, nrow = 2)...
用于确定来自不同组的测量值是否独立的两种最常见的测试是卡方检验(χ2χ2测试)和费舍尔的精确测试。请注意,如果测量结果配对,则应使用McNemar测试(例如,可以识别单个织机)。 皮尔逊的卡方检验 该χ2χ2test是一种非参数测试,可应用于具有各种维度的列联表。测试的名称源自χ2χ2分布,即独立标准正态变量的平方分...
简介:R语言检验独立性:卡方检验(Chi-square test)和费舍尔Fisher精确检验分析案例报告 统计检验最常见的领域之一是检验列联表中的独立性。在这篇文章中,我将展示如何计算列联表,我将在列联表中引入两个流行的检验:卡方检验和Fisher精确检验。 什么是列联表?
## | Chi-square contribution | ## | Row Percent | ## | Column Percent | ## | Total Percent | ## |---| ## ## Total Observations in Table: 200 ## ## | data1$impro ## data1$treat | marked | none | Row Total | ## ---|---|---|---| ##...
用于确定来自不同组的测量值是否独立的两种最常见的检验是卡方检验(χ2检验)和费舍尔的精确检验。请注意,如果测量结果配对,则应使用McNemar检验(例如,可以识别单个织机)。 皮尔逊的卡方检验 该χ2test是一种非参数检验,可应用于具有各种维度的列联表。检验名称源自χ2分布,即独立标准正态变量的平方分布。这是检验...
## Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction ## --- ## Chi^2 = 11.3923 d.f. = 1 p = 0.0007374901 ## ## ## McNemar's Chi-squared test ## --- ## Chi^2 = 50.7 d.f. = 1 p = 1.076196e-12 ## ## McNemar's Chi...
## | Chi-square contribution | ## | Row Percent | ## | Column Percent | ## | Total Percent | ## |---| ## ## Total Observations in Table: 200 ## ## | data1$impro ## data1$treat | marked | none | Row Total | ## ---|---|---|---| ##...
# McNemar's Chi-squared test# data: X# McNemar's chi-squared = 4.0909, df = 1, p-value = 0.04311结论:p-value = 0.04311< 0.05,可以认为两种方法的检测结果不同。 3.3 mcnemar.test()函数 使用mcnemar.test()函数进行McNemar检验。 mcnemar.test(x, y=NULL, #参数x为二维列联表形式的矩阵,或者...