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我希望将实验中的比例与 2×2 因子设计进行比较。我使用 R 作为我的统计数据。

我知道如何使用 prop.test 比较两个比例,或对许多比例进行类似 ANOVA 的测试。

例如,

num_positive = c(10, 30)
num_total = c(100,180)
prop.test(x = num_positive, num_total)

或者对于类似单向方差分析的情况:

num_positive = c(10, 30, 80)
num_total = c(100,180, 200)
prop.test(x = num_positive, num_total)

但我不知道如何在双向情况下做到这一点。prop.test 不接受任何类型的模型结构,并且数据是比例数据,因此使用 ANOVA 进行分析没有意义。

理想情况下,我想要一个执行以下操作的函数:

num_positive = c(10, 30, 80, 100)
num_total = c(100,180, 200, 200)
factorA = c("A","A","B","B")
factorZ = c("Z","Y","Z","Y")

prop.test(cbind(num_positive, num_total) ~ factorA * factorZ)

谢谢你的帮助!

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据我所知,没有办法完全按照您的想法进行 - 即以这种方式比较比例。

但是,您可以使用 cbind 将比例组合成一个变量,然后将其包含在广义线性模型 (glm) 中,例如

y <- cbind(num_positive, num_total)

然后您可以将您的 y 变量与您的因素进行比较,例如

model <- glm(y ~ factorA * factorZ, binomial)

我建议阅读在 glm 中使用的正确链接函数,还考虑是否将您的因素作为分类(级别)变量输入。

于 2015-03-07T19:16:07.827 回答