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这不是真正的编码问题，而是更多的统计问题。

我正在对许多科目的多个比例进行比例测试。

例如，主题 1 将具有多个比例（多个“每次总试验成功”），主题 2 将具有多个比例。对于每个主题，我们正在测试所有这些比例是否相同。对于每个受试者，每个总试验的成功次数有多个比例。比例可以从 60 次中的 30 次成功到 1000 次中的 300 次成功（只是为了显示每个主题的试验和成功的范围）。此外，对于每个主题，可能有不同数量的比例。受试者 1 可以有 50 个比例，而受试者 2 只能有 2 个。我们的想法是，我们试图测试每个受试者的所有比例是否相同，然后如果它们不同则拒绝。

但是，我意识到在使用 prop.test 时，具有更多比例的受试者将比只有 2 个比例的受试者具有更显着的 p 值。我想知道是否有办法以不同的方式解决这个问题。我可以做的任何类型的更正，或者考虑到职位的数量。

任何建议都会有所帮助。

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处理单个主题的比例比较示例的一种方法是执行零假设检验，即使用Z 统计量将一个比例与其他比例进行比较。Z 统计量固有地对不同样本大小的数据进行归一化。例如，假设一个主题有 50 个比例，您将进行 50 次测试，并且在该方法中，每个主题允许的误差低于 5%。您可以使用以下内容进行设置：

研究问题：

单个科目有50个比例，第一个比例和其他比例一样吗？

假设

  • 零假设：u_1 = u_2 = ... = u_50
  • 备择假设：u_i != 1/49 sum (u_j) where j != i

计算统计量

  • 使用 Z 检验将平均值与其他 49 个比例的平均值进行比较（对于所有 50 个样本）
  • N 是您的试验次数

计算适当的测试统计和拒绝标准

  • 每个科目允许有 5% 的误差
  • p 值，5% / 50

您将为该主题的每个比例重复此方法（即对该主题执行 50 次零假设检验）。

于 2014-07-22T19:25:41.977 回答