R 中的 Prop.test 和 Fisher 精确测试

如何解决R 中的 Prop.test 和 Fisher 精确测试

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。