R中卡方的置信区间

Question

如何计算R中卡方的置信区间。是否有类似chisq.test（）的函数，

Answer 1

卡方检验没有置信区间（您只是在检查第一个类别变量和第二个类别变量是否独立），但是您可以像这样对比例差异进行置信区间。

假设您有一些数据，其中第一组的30％报告成功，而第二组的70％报告成功：

row1 <- c(70,30)
row2 <- c(30,70)
my.table <- rbind(row1,row2)

现在，列联表中有数据：

> my.table
     [,1] [,2]
row1   70   30
row2   30   70

您可以继续chisq.test使用，显然这两个比例明显不同，因此分类变量必须是独立的：

> chisq.test(my.table)

    Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction

data:  my.table
X-squared = 30.42, df = 1, p-value = 3.479e-08

如果您prop.test确定自己有95％的信心，则比例之间的差异在26.29％和53.70％之间，这是有道理的，因为观察到的两个比例之间的实际差异为70％-30％= 40％：

> prop.test(x=c(70,30),n=c(100,100))

    2-sample test for equality of proportions with continuity correction

data:  c(70, 30) out of c(100, 100)
X-squared = 30.42, df = 1, p-value = 3.479e-08
alternative hypothesis: two.sided
95 percent confidence interval:
 0.2629798 0.5370202
sample estimates:
prop 1 prop 2 
   0.7    0.3 

Answer 2

@mysteRious'很好的答案的补充：如果你有一个2x2列联矩阵，你可以使用fisher.test而不是prop.test测试比例的差异而不是比率的差异。在 Fisher 精确检验中，原假设对应于优势比 (OR) = 1。

使用@mysteRious'样本数据

ft <- fisher.test(my.table)
ft
#
#   Fisher's Exact Test for Count Data
#
#data:  my.table
#p-value = 2.31e-08
#alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
#95 percent confidence interval:
#  2.851947 10.440153
#sample estimates:
#odds ratio
#  5.392849

OR 的置信区间如下所示fit$conf.int

ft$conf.int
#[1]  2.851947 10.440153
#attr(,"conf.level")
#[1] 0.95

为了确认，我们手动计算 OR

OR <- Reduce("/", my.table[, 1] / my.table[, 2])
OR
#[1] 5.444444