使用Bonferroni校正的R上的统计软件包中的"pairwise.prop.test“中的p值

在R中使用Bonferroni校正的pairwise.prop.test函数可以用于进行多重比较的显著性检验，并且通过Bonferroni方法调整p值以控制总体错误率。下面是如何使用该函数的详细步骤：

安装和加载必要的包

首先，确保你已经安装了stats包，因为pairwise.prop.test函数包含在其中。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

install.packages("stats")

然后，加载stats包：

library(stats)

使用pairwise.prop.test函数

pairwise.prop.test函数的基本语法如下：

pairwise.prop.test(x, n, p.adjust.method = "bonferroni")

• x：一个向量或矩阵，表示每个组中的成功次数。
• n：一个向量或矩阵，表示每个组中的试验次数。
• p.adjust.method：指定用于调整p值的方法，默认是"bonferroni"。

示例数据

假设我们有一个2x2的列联表，表示两个分类变量之间的关系：

# 示例数据
successes <- c(10, 15, 20, 25)  # 每个组中的成功次数
trials <- c(30, 30, 30, 30)     # 每个组中的试验次数

进行多重比较检验

使用pairwise.prop.test函数进行多重比较，并使用Bonferroni方法调整p值：

# 进行多重比较检验
result <- pairwise.prop.test(successes, trials, p.adjust.method = "bonferroni")

# 查看结果
print(result)

结果解释

result对象包含以下信息：

• p.value：原始的p值矩阵。
• p.adjusted：使用Bonferroni方法调整后的p值矩阵。
• method：使用的调整方法。
• alternative：假设检验的备择假设。

示例输出

Pairwise comparisons using Pairwise comparison of proportions

data:  successes out of trials

    1     2
2 0.500 -    
3 1.000 0.750
4 0.250 0.500 -

P value adjustment method: bonferroni

在这个示例中，p.adjusted矩阵显示了使用Bonferroni方法调整后的p值。

注意事项

1. 数据格式：确保successes和trials的维度匹配，并且每个元素对应于相应的组。
2. 多重比较问题：在进行多重比较时，务必注意多重比较问题，确保调整后的p值能够控制总体错误率。