Comment tester proportions de données avec r

Regardons un exemple pour illustrer les tests de R de base pour des proportions de données. L'exemple suivant est basé sur la véritable recherche, publié par Robert Rutledge, MD, et ses collègues dans le Annals of Surgery (1993).

Dans un hôpital en Caroline du Nord, les médecins ont enregistré les patients qui ont été impliqués dans un accident de voiture et si elles utilisaient des ceintures de sécurité. Le tableau suivant représente le nombre de survivants et les patients décédés dans chaque groupe:

> Survivants lt; - matrice (c (1781,1443,135,47), ncol = 2)> colnames (survivants) lt; - c ('survécu', 'mort')> rownames (survivants) lt; - c ('pas la ceinture de sécurité »,« ceinture de sécurité »)> survivorssurvived diedno ceinture de sécurité 1781 135seat belt1443 47



Pour savoir si les ceintures de sécurité ont fait une différence dans les chances de survie, vous pouvez effectuer un test de proportion. Ce test indique comment il est probable que les deux sont les mêmes proportions. Une valeur p faible vous indique que les deux proportions diffèrent probablement de l'autre. Pour tester cela dans R, vous pouvez utiliser la prop.test () fonction de la matrice précédente:

> Result.prop lt; - prop.test (survivants)

Vous pouvez également utiliser la prop.test () fonction sur des tables ou des vecteurs. Si vous l'utilisez avec des vecteurs, rappelez-vous que le premier vecteur doit être le nombre de succès, et le deuxième nombre doit être le total nombre de cas.

La prop.test () fonction vous donne alors le résultat suivant:

> Test result.prop2-échantillon pour l'égalité des proportions continuité correctiondata: survivorsX-carré = 24,3328, df = 1, p = hypothèse 8.105e-07alternative: intervalle two.sided95 pour cent de confiance: -0.05400606 estimations -0.02382527sample: prop 1 Prop 20,9295407 0,9684564

Ce rapport d'essai est presque identique à celle de t.test () et contient essentiellement les mêmes informations. Au fond, R imprime pour vous la proportion de personnes décédées dans chaque groupe. La p-valeur vous indique comment il est probable que les deux proportions sont égales.

Donc, vous voyez que le risque de mourir dans un hôpital après un accident est plus faible si vous portez une ceinture de sécurité au moment de l'accident. R indique également l'intervalle de la différence entre les proportions de confiance.


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