11 比率に関する推定と検定

※本ページの内容はテキストの第１１章に相当します

　本章では母集団の比率に関する推定と仮説検定を学びます。本章ではRcmdrで実行した場合のコードと出力結果のみを記載し、手順の記載は省略しますので詳細はテキストを参照してください。

データの読み込み

1. Rcmdrのメニューから［データ］-［データセットのロード…］を実行する
2. ファイルダイアログで「外来患者ストレス.RData」ファイルを選択する
3. アクティブデータセットがPatientStressになっていることを確認する

　

11.1 1標本における比率に関する検定

local({
  .Table <- xtabs(~ ノンコンプライアンス , data= PatientStress )
  cat("\nFrequency counts (test is for first level):\n")
  print(.Table)
  prop.test(rbind(.Table), alternative='two.sided', p=.5, conf.level=.95, correct=TRUE)
})

Frequency counts (test is for first level):
ノンコンプライアンス
なし あり 
 202  135 

    1-sample proportions test with continuity correction

data:  rbind(.Table), null probability 0.5
X-squared = 12.926, df = 1, p-value = 0.0003241
alternative hypothesis: true p is not equal to 0.5
95 percent confidence interval:
 0.5447541 0.6517551
sample estimates:
        p 
0.5994065 

11.2 2標本における比率に関する検定

local({  .Table <- xtabs(~性別+ノンコンプライアンス, data=PatientStress)
  cat("\nPercentage table:\n")
  print(RcmdrMisc::rowPercents(.Table))
  prop.test(.Table, alternative='two.sided', conf.level=.95, correct=TRUE)
})

Percentage table:
    ノンコンプライアンス
性別 なし あり Total Count
  男 57.1 42.9   100   119
  女 61.5 38.5   100   218

    2-sample test for equality of proportions with continuity correction

data:  .Table
X-squared = 0.43309, df = 1, p-value = 0.5105
alternative hypothesis: two.sided
95 percent confidence interval:
 -0.15965096  0.07315031
sample estimates:
   prop 1    prop 2 
0.5714286 0.6146789 

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