R中比例的假设

Question

我随机抽取了 100 个 YES/No 个答案。其中 13 个 "YES"。其余为"NO"。我必须检验关于比例的假设。

假设： H0: p = p0

H1: p > p0

置信度为 95%

我有以下代码：（z.prop 函数计算检验统计量。）

z.prop = function(k, n, p, p0){ zeta = (p - p0) / (sqrt( p0*(1-p0)/n ) ) 
return(zeta) }

k<- 13
n<- 100
p<- k/n
p0<- 0.1

z <- z.prop(k,n,p,p0)
cat("z: ",z)
z.alpha <- qnorm(0.05,lower.tail=FALSE)
cat("z alpha: ",z.alpha)

pval<- pnorm(abs(z),lower.tail = FALSE)
cat("p-value",pval,"\n")

如果我使用此代码，则 p 值不同。

binom.test(k, n, p = p0,alternative ="greater",conf.level = 0.95)

使用我的函数，我得到 0.1586553 的 p 值。使用 binom.test 函数我得到 p-value = 0.1982.

这怎么可能？我的代码是错误的，还是只是某种舍入错误？谢谢。

Answer 1

您的 z.prop 函数实现了 stats 中 prop.test 函数的相同测试（没有 Yates 连续性校正）：

prTest <- prop.test(k, n, p=p0, alternative ="greater", correct = F)
prTest$p.value
# [1] 0.1586553

binom.test 函数实现了不同的比例检验：精确二项式检验。

R中比例的假设

Hypothesis on a proportion in R

r

hypothesis-test