分类变量组间差异分析

1,频数表列联表

一维频数表
table <- table(data$low)
table
0   1 
130  59 
prop.table(table)#百分比0         1 
0.6878307 0.3121693 
二维频数表
table1 <- table(data$low,data$smoke)
table10  1
0 86 44
1 29 30
addmargins(table1)0   1 Sum
0    86  44 130
1    29  30  59
Sum 115  74 189
prop.table(table1,margin = 1)##行比例0         10 0.6615385 0.33846151 0.4915254 0.5084746prop.table(table1,margin = 2)##列比例0         10 0.7478261 0.59459461 0.2521739 0.4054054

2,独立性检验

t检验(连续变量)和卡方检验(分类变量)-CSDN博客

一文汇总卡方检验全部内容 - 知乎 (zhihu.com)

1,卡方检验

对于一般的列联表,可以使用函数chisq.test()进行 卡方检验。例如,要想知道母亲吸烟情况和新生儿低体重之间的关系是否独立,可以使用下面的命令:

mytable <-table(data$smoke,data$low)
mytable
chisq.test(mytable)Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correctiondata:  mytable
X-squared = 4.2359, df = 1, p-value = 0.03958

函数chisq:test()的参数correct用于设置是否进行连续性校正,默认为TRUE,故在输出中有说明“Pearson's Chi-squared test with Yates'continuity correction”。对于频数表中每个单元格的期望频数都比较大(大于5)的大样本,可以将这个参数设为FALSE,即不进行连续性校正。

期望频数表查看:

chisq.test(mytable)$expected0        10 79.10053 35.899471 50.89947 23.10053

每个单元格的期望频数都比较大,所以可以尝试将参数correct设为FALSE:

chisq.test(mytable,correct = F)Pearson's Chi-squared testdata:  mytable
X-squared = 4.9237, df = 1, p-value = 0.02649

不论是否进行连续性校正,母亲吸烟情况与新生儿低体重都存在显著的关联(p<0.05)。

2,Fisher精确概率检验

如果观察总记录数n小于40,或者频数表里的某个期望频数很小(小于1),则需要使用Fisher精确概率检验。函数fisher.test()可用于执行该检验。即使期望频数都较大,仍然可以尝试使用Fisher精确概率检验。

fisher.test(mytable)Fisher's Exact Test for Count Datadata:  mytable
p-value = 0.03618
alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:1.028780 3.964904
sample estimates:
odds ratio 2.014137 

函数fisher.test()不仅可以运用于四格表,还可以运用于行列数大于2的列联表。

3,相对危险度与优势比
library(epiDisplay)
cs(data$smoke,data$low)
          Exposure
Outcome    Non-exposed Exposed TotalNegative 86          29      115  Positive 44          30      74   Total    130         59      189  Rne         Re      Rt   Risk     0.34        0.51    0.39 Estimate Lower95ci Upper95ciRisk difference (attributable risk)     0.17     0.02      0.31     Risk ratio                              1.5      1.02      2.21     Attr. frac. exp. -- (Re-Rne)/Re         0.33                        Attr. frac. pop. -- (Rt-Rne)/Rt*100 %   13.56                       Number needed to harm (NNH)             5.88     3.26      58.85    or 1/(risk difference)     
4,Cochran-Mantel-Haenszelx²检验

两个变量的关联有可能受到第三个变量的影响,因此我们有必要检验两个分类变量在调整(控制)第三个变量的情况下是否独立。Cochran-Mantel-Haenszel x²检验常用于探索变量间的混杂因素。其零假设是:两个分类变量在第三个变量的每一层都是条件独立的。函数mantelhaen.test()可以用来进行该检验。

mytable1 <-table(data$smoke,data$low,data$race)
mantelhaen.test(mytable1)Mantel-Haenszel chi-squared test with continuity correctiondata:  mytable1
Mantel-Haenszel X-squared = 8.3779, df = 1, p-value = 0.003798
alternative hypothesis: true common odds ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:1.490740 6.389949
sample estimates:
common odds ratio 3.086381 

参考:

1:R语言医学数据分析实战/赵军编著.--北京:人民邮电出版社,2020.8

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/196786.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

2023.12.3 每日一题 最大点数 很巧秒的做法,数学思维的开拓

1423. 可获得的最大点数 几张卡牌 排成一行&#xff0c;每张卡牌都有一个对应的点数。点数由整数数组 cardPoints 给出。 每次行动&#xff0c;你可以从行的开头或者末尾拿一张卡牌&#xff0c;最终你必须正好拿 k 张卡牌。 你的点数就是你拿到手中的所有卡牌的点数之和。 给你…

java synchronized详解

背景 在多线程环境下同时访问共享资源会出现一些数据问题&#xff0c;此关键字就是用来保证线程安全的解决这一问题。 内存可见的问题 在了解synchronized之前先了解一下java内存模型&#xff0c;如下图&#xff1a; 线程1去主内存获取x的值读入本地内存此时x的值为1&…

React笔记

React 目录结构 入口文件 React是 React 的核心库 ReactDom是提供与 DOM 相关的功能 RegisterServiceWorker加快react的运行速度的一个js文件 ReactDom.render() 渲染页面 React创建组件 render里边放的模板 是HTML和JavaScript的结合 jsx 创建子组件 App.js 根组件文件…

3DMM模型

目录 BFMBFM_200901_MorphableModel.matexp_pca.bintopology_info.npyexp_info.npy BFM BFM_2009 01_MorphableModel.mat from scipy.io import loadmat original_BFM loadmat("01_MorphableModel.mat") # dict_keys: [__header__, __version__, __globals__, # …

视频剪辑转码:mp4批量转成wmv视频,高效转换格式

在视频编辑和处理的领域&#xff0c;转换格式是一项常见的任务。在某些编辑和发布工作中&#xff0c;可能需要使用WMV格式。提前将素材转换为WMV可以节省在编辑过程中的时间和精力。从MP4到WMV的批量转换&#xff0c;不仅能使视频素材在不同的平台和设备上得到更好的兼容性&…

LoadBalancer将服务暴露到外部实现负载均衡Openelb-layer2模式配置介绍

目录 一.openelb简介 二.主要介绍layer2模式 1.简介 2.原理 3.部署 &#xff08;1&#xff09;先在集群master上开启kube-proxy的strictARP &#xff08;2&#xff09;应用下载openelb.yaml&#xff08;需要修改镜像地址&#xff09; &#xff08;3&#xff09;编写yam…

defer 用法

目录 1、资源释放 2、异常捕获 3、参数的预计算 4、defer 返回值的陷阱 1、资源释放 下面是一个简单的读取文件的程序&#xff0c;os.Open 打开文件资源描述符&#xff0c;在读取文件后&#xff0c;需要释放资源。但是在错误的时候&#xff0c;程序就直接返回那么&#xf…

密集书库是什么意思?图书馆密集书库的书可以借出吗

密集书库是一种用于存储大量书籍和资料的高密度储存设施。它通常包括一系列钢制书架和可移动的储存架&#xff0c;使得书籍可以被紧密地排列和存储&#xff0c;以最大程度地利用存储空间。同时&#xff0c;密集书库还有各种自动化系统&#xff0c;如自动化取书系统、气候控制系…

安卓apk抓包(apk抓不到包怎么办)

起因 手机&#xff08;模拟器&#xff09;有时候抓不到apk的包&#xff0c;需要借助Postern设置一个代理&#xff0c;把模拟器的流量代理到物理机的burp上。 解决方案 使用Postern代理&#xff0c;把apk的流量代理到burp。 Postern是一个用于代理和网络流量路由的工具&#xf…

Linux coredump异常处理

什么是coredump异常调试 Linux coredump功能是当Linux下应用程序异常时,Linux内核默认的一种异常信号处理机制,内核会把异常信息与进程内存转储成coredump文件,程序员通过gdb工具可以离线分析应用程序异常时的情况。 1)配置 core 文件生成的目录,其中 %e 表示程序文件名,…

Linux Namespace技术

对应到容器技术&#xff0c;为了隔离不同类型的资源&#xff0c;Linux 内核里面实现了以下几种不同类型的 namespace。 UTS&#xff0c;对应的宏为 CLONE_NEWUTS&#xff0c;表示不同的 namespace 可以配置不同的 hostname。User&#xff0c;对应的宏为 CLONE_NEWUSER&#xf…

骨传导耳机会影响听力么?盘点骨传导耳机的好处与坏处都有哪些?

先说结论&#xff0c;使用骨传导耳机是不会影响听力的&#xff01;并且由于骨传导耳机的特殊传声原理&#xff0c;相比于传统的入耳式耳机&#xff0c;骨传导耳机拥有更多的优点&#xff0c;下面带大家了解一下骨传导耳机的优点和缺点都有哪些。 一、骨传导耳机的优点是什么&a…

kubectl获取ConfigMap导出YAML时如何忽略某些字段

前言&#xff1a; 当我们在使用Kubernetes时&#xff0c;常常需要通过kubectl命令行工具来管理资源。有时我们也想将某个资源的配置导出为YAML文件&#xff0c;这样做有助于版本控制和资源的迁移。然而&#xff0c;默认情况下&#xff0c;使用kubectl get命令导出资源配置会包…

PTA 7-224 sdut-C语言实验-排序问题

输入10个整数&#xff0c;将它们从小到大排序后输出&#xff0c;并给出现在每个元素在原来序列中的位置。 输入格式: 输入数据有一行&#xff0c;包含10个整数&#xff0c;用空格分开。 输出格式: 输出数据有两行&#xff0c;第一行为排序后的序列&#xff0c;第二行为排序…

JVM:双亲委派(未完结)

类加载 定义 一个java文件从编写代码到最终运行&#xff0c;必须要经历编译和类加载的过程&#xff0c;如下图&#xff08;图源自b站视频up主“跟着Mic学架构”&#xff09;。 编译就是把.java文件变成.class文件。类加载就是把.class文件加载到JVM内存中&#xff0c;得到一…

电子取证--windows下的volatility分析与讲解

1.volatility的安装 提示&#xff1a;我用的是2.6版本&#xff08;windows&#xff09;&#xff0c;如果直接下载的出现问题&#xff0c;用迅雷就可以解决 下载地址&#xff1a;Volatility 2.volatility的使用 1.进入终端&#xff0c;查看镜像的系统信息&#xff1a; volati…

2312skia,10构建

介绍 Skia图形库可来绘画文本,几何图形和图像: 带透视的3x3矩阵*抗锯齿,透明度,滤镜*着色器,传输模式,掩码过滤,路径特效,子像素文本 Skia的设备后端目前包括: 光栅*OpenGL*PDF*XPS*SVG*及(用来录制,然后回放到另一个Canvas中的)图片 构建 确保已先按说明下载Skia Skia用GN…

Huawei FusionSphere FusionCompte FusionManager

什么是FusionSphere FusionSphere 解决方案不独立发布软件&#xff0c;由各配套部件发布&#xff0c;请参 《FusionSphere_V100R005C10U1_版本配套表_01》。 目前我们主要讨论FusionManager和FusionCompute两个组件。 什么是FusionCompte FusionCompute是华为提供的虚拟化软…

初识动态规划算法(题目加解析)

文章目录 什么是动态规划正文力扣题第 N 个泰波那契数三步问题使用最小花费爬楼梯 总结 什么是动态规划 线性动态规划&#xff1a;是可以用一个dp表来存储内容&#xff0c;并且找到规律存储,按照规律存储。让第i个位置的值等于题目要求的答案 >dp表&#xff1a;dp表就是用一…

SpringBoot——嵌入式 Servlet容器

一、如何定制和修改Servlet容器的相关配置 前言&#xff1a; SpringBoot在Web环境下&#xff0c;默认使用的是Tomact作为嵌入式的Servlet容器&#xff1b; 【1】修改和server相关的配置&#xff08;ServerProperties实现了EmbeddedServletContainerCustomizer&#xff09;例如…