Cómo probar proporciones de datos con r

Veamos un ejemplo para ilustrar las pruebas básicas para R proporciones de datos. El siguiente ejemplo se basa en una investigación real, publicado por Robert Rutledge, MD, y sus colegas en el Annals of Surgery (1993).

Video: Prueba chi cuadrada para tablas de contingencia

En un hospital de Carolina del Norte, los médicos registraron los pacientes que estuvieron involucrados en un accidente de coche y si se utilizan los cinturones de seguridad. La siguiente matriz representa el número de supervivientes y los pacientes fallecidos en cada grupo:

gt; sobrevivientes lt; - matriz (c (1781,1443,135,47), NcoI = 2) gt; COLNAMES (sobrevivientes) lt; - c ( `sobrevivido`, `muerto`) gt; rownames (sobrevivientes) lt; - c ( `no el cinturón de seguridad`, `cinturón de seguridad`) gt; survivorssurvived diedno cinturón de seguridad 1781 135seat belt1443 47

Para saber si los cinturones de seguridad hacen una diferencia en las posibilidades de sobrevivir, se puede llevar a cabo una prueba de proporción. Esta prueba indica cuan probable es que ambas proporciones son las mismas. Un bajo valor de p te dice que ambas proporciones probablemente difieren entre sí. Para probar esto en R, se puede utilizar el prop.test () función en la matriz anterior:

gt; result.prop lt; - prop.test (sobrevivientes)

También puede utilizar el prop.test () función en las mesas o vectores. Si lo usa con vectores, recordar que el primer vector tiene que ser el número de éxitos, y el segundo número tiene que ser el total numero de casos.

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los prop.test () Función luego le da el siguiente resultado:

gt; prueba result.prop2-muestra para la igualdad de proporciones con continuidad correctiondata: survivorsX cuadrado = 24,3328, df = 1, p-valor = 8.105e-07alternative hipótesis: intervalo two.sided95 ciento confianza: -0.05400606 estimaciones -0.02382527sample: prop 1 prop 20.9295407 0.9684564

Este informe de la prueba es casi idéntica a la de t.test () y contiene esencialmente la misma información. En la parte inferior, R imprime para que la proporción de personas que murieron en cada grupo. El valor p indica la probabilidad es que tanto las proporciones son iguales.

Por lo tanto, se ve que la probabilidad de morir en un hospital después de un accidente es menor si usted está usando un cinturón de seguridad en el momento del accidente. R también informa el intervalo de confianza de la diferencia entre las proporciones.