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実験の比率を 2 x 2 要因計画と比較したいと考えています。統計には R を使用します。

prop.test を使用して、2 つの比率を比較する方法、または多くの比率に対して ANOVA のような検定を行う方法を知っています。

例えば、

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

または一元配置分散分析のような状況の場合:

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

しかし、双方向の状況でこれを行う方法がわかりません。prop.test はいかなる種類のモデル構造も受け入れず、データは比例データであるため、ANOVA を使用して分析する意味がありません。

理想的には、次のような関数が必要です。

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)

助けてくれてありがとう！

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私の知る限り、あなたが考えていることを正確に行う方法はありません。つまり、この方法でプロポーションを比較することです。

ただし、cbind を使用して比率を 1 つの変数に結合し、それを一般化線形モデル (glm) に含めることができます。

y <- cbind(num_positive, num_total)

次に、y 変数を要因と比較できます。

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

glm で使用する正しいリンク関数を読んで、要因をカテゴリ (レベル) 変数として入力するかどうかも検討することをお勧めします。

于 2015-03-07T19:16:07.827 に答える