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9.비율비교7

R에서 분할표 만드는 방법 (빈도, 비율) R에서 빈도 분할표를 만들 때는 table 함수를, 비율 분할표를 만들 때는 prop.table 함수를 사용합니다. prop.table 함수에는 table 함수의 결과를 넣어줘야 합니다. 데이터는 한 열에는 독립변수, 나머지 열에는 종속변수가 오도록 만들어줘야 합니다. 아래는 예시입니다. #1.데이터 생성 set.seed(9999) male=rbinom(100,1,0.3) female=rbinom(100,1,0.7) #2. factor로 변환 male=factor(male,levels=c(0,1),labels=c('no','yes')) female=factor(female,levels=c(0,1),labels=c('no','yes')) #3. 데이터프레임으로 변환 dt=data.frame(sex=c(re.. 2021. 12. 30.
[R] 카이제곱검정의 사후검정 (+피셔정확검정의 사후검정) 먼저 rcompanion 패키지를 설치합니다. 해당 라이브러리 안에 있는 데이터와 함수를 이용할 것이기 때문입니다. install.packages("rcompanion") 설치한 패키지를 불러옵니다. library(rcompanion) 사용할 데이터는 아래와 같습니다. > data(Anderson) > Anderson Pass Fail Bloom 21 5 Cobblestone 6 11 Dougal 7 8 Heimlich 27 5 사후검정은 pairwiseNominalIndependence 함수를 사용합니다. > pairwiseNominalIndependence(Anderson,chisq = TRUE,method="bonferroni") Comparison p.Fisher p.adj.Fisher p.Gte.. 2021. 9. 10.
R에서 피셔의 정확검정 하는 방법 피셔의 정확검정은 기대빈도가 5 미만인 셀이 20%가 넘을 경우에 카이제곱검정 대신 수행하는 검정입니다. 아래 예시를 봅시다. 폐암환자 10명과 폐암이 아닌 사람 10명을 대상으로 흡연여부를 조사했습니다 . 폐암 비폐암 합계 흡연 3 9 12 비흡연 7 1 8 합계 10 10 20 기대빈도는 아래와 같이 계산됩니다. 합계빈도의 비율인 12:8을 각 열에 반영한 것입니다. 폐암 비폐암 합계 흡연 6 6 12 비흡연 4 4 8 합계 10 10 20 기대빈도가 5 미만인 셀이 전체 셀의 절반인 50% 입니다. 따라서 20%가 넘기 때문에 카이제곱검정이 아닌 피셔의 정확검정을 수행해야 합니다. 먼저 데이터를 만들겠습니다. > r1=c(3,9) > r2=c(7,1) > data=rbind(r1,r2) > data.. 2021. 9. 10.
R에서 ROC curve를 그리는 방법 ROC curve는 threshold의 변화에 따른 민감도와 특이도의 함수입니다. 이론이 궁금하신 분들은 아래 링크를 참고해주세요. https://hsm-edu.tistory.com/1033 R에서 ROC curve를 그릴 때 사용하는 대표적인 두 가지 함수가 있습니다. 각 함수를 사용해보기 전에 먼저 상황을 하나 설정하겠습니다. 어떤 병을 진단하는 기준으로 혈액에서 채취한 k값을 사용할 것이라 합시다. 얼마의 k값을 기준으로 해야하는지 정하기 위해 정상인 10명과, 환자 10명을 모집하여 k값을 측정했습니다. 정상 : 11.1, 14.3, 13.1, 12.5, 12.4, 12.3, 12.1, 10.4 ,14.4 ,12.9 환자 : 15.8, 13.5, 15.7, 16.3, 17.1, 17.8, 16.2.. 2020. 9. 7.
[R 통계검정] 일표본 비율검정, 이표본 비율검정 [R 통계검정] 비율검정 비율검정은 prop.test 함수를 사용합니다. 사용 방법은 아래와 같습니다. prop,test(사건 발행 횟수, 전체 시행 횟수) 어려운 검정은 아니라 예제를 보시면 이해가 되실 것입니다. #1. 일표본 비율검정 동전을 100번 던져서 앞면이 30번 나왔다. 앞면과 뒷면이 나온 비율의 유의차가 있는가? x=발생횟수 n=전체횟수 > prop.test(x=30,n=100,p=0.5) 1-sample proportions test with continuity correction data: 30 out of 100, null probability 0.5 X-squared = 15.21, df = 1, p-value = 9.619e-05 alternative hypothesis: tru.. 2020. 6. 22.
R 카이제곱검정,피셔정확검정,오즈비,오즈비신뢰구간 한번에 구하기 R 카이제곱검정,피셔정확검정,오즈비,오즈비신뢰구간 한번에 구하기 환자-대조군 연구 : 폐암환자 100명과 폐암이 아닌 사람 100명을 대상으로 지난 10년 동안 흡연 여부를 조사함. 폐암 비폐암 합계 흡연 30 10 40 비흡연 70 90 160 합계 100 100 200 위 예제를 이용할 것입니다. 굉장히 유용한 패키지가 있어서 사용하겠습니다. 아래 결과들을 한번에 출력해줍니다. 카이제곱검정 피셔정확검정 오즈비 오즈비신뢰구간 먼저 패키지를 설치합시다. install.packages("epitools") 아래와 같이 코딩합니다. oddsratio.wald 함수를 사용합니다. riskratio.wald를 사용하면 오즈비 대신 위험비를 계산해줍니다. library(epitools) r1=c(30,10) r2.. 2020. 5. 7.
R에서 카이제곱검정 하는 방법 R에서 카이제곱검정 하는 방법 환자-대조군 연구 : 폐암환자 100명과 폐암이 아닌 사람 100명을 대상으로 지난 10년 동안 흡연 여부를 조사함. 폐암 비폐암 합계 흡연 30 10 40 비흡연 70 90 160 합계 100 100 200 위 예제로 카이제곱검정을 해봅시다. 흡연유무가 폐암 유무와 연관성이 있는지를 검정하는 것입니다. 아래는 R코드입니다. r1=c(30,10) r2=c(70,90) data=rbind(r1,r2) chisq.test(data,correct=FALSE) chisq.test(data) 아래는 결과입니다. > chisq.test(data,correct=FALSE) Pearson's Chi-squared test data: data X-squared = 12.5, df = 1, .. 2020. 5. 5.
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