如何生成 Z 检验,包括 expss 列中的变量总数?

How to generate Z-test including totals of variables in columns in expss?

实际上有两个问题。

  1. 如何为 expss 中的列中的变量添加总计?
  2. 是否可以对列中的变量执行 Z 检验,包括作为不同类别的总计?

下面你可以找到一段代码,我会 运行 但它不起作用...我的意思是我什至无法在列变量的 right/left 侧添加总计...

test_table = tab_significance_options(data = df, compare_type = "subtable", bonferroni = TRUE, subtable_marks = "both") %>%
  tab_cells(VAR1) %>%
  tab_total_statistic("w_cpct") %>%
  tab_cols(VAR2) %>%
  tab_stat_cpct() %>%
  tab_cols(total(VAR2)) %>%
  tab_last_sig_cpct() %>%
  tab_pivot(stat_position = "outside_columns")

如有任何建议,我将不胜感激。

要与第一列进行比较,您需要在 'compare_type' 中额外指定“first_column”。其次,为了获得正确的结果,总统计量之一应该是个案。考虑到以上所有因素:

library(expss)
data(mtcars)
test_table = mtcars %>% 
    tab_significance_options(compare_type = c("first_column", "subtable"), bonferroni = TRUE, subtable_marks = "both") %>%
    tab_total_statistic(c("u_cases", "w_cpct")) %>%
    tab_cells(gear) %>%
    tab_cols(total(am), am) %>%
    tab_stat_cpct() %>%
    tab_last_sig_cpct() %>% 
    tab_pivot() 

test_table

# |      |                  | #Total |       am |          |
# |      |                  |        |        0 |        1 |
# |      |                  |        |        A |        B |
# | ---- | ---------------- | ------ | -------- | -------- |
# | gear |                3 |   46.9 | 78.9 +   |          |
# |      |                4 |   37.5 | 21.1 < B | 61.5 > A |
# |      |                5 |   15.6 |          | 38.5     |
# |      |     #Total cases |     32 |   19     |   13     |
# |      | #Total wtd. cpct |    100 |  100     |  100     |