2 比例 Z 检验与 NSDUH 调查数据

Question

我正在处理来自 2020 NSDUH data 的数据表。我有权访问的数据表为我提供了以下信息：

估计有物质使用障碍的人所占百分比
估计有物质使用障碍的人数（整个美国）
样本量
标准错误

我想使用 2 Proportion Z 检验来查看根据保险类型，物质使用障碍患者之间是否存在统计学上的显着差异。在 R 中，prop.test 要求你有“成功”的数量，但我没有原始数据来准确填充该信息。

是否有其他方法可以执行此操作或我应该使用不同的测试，让我可以使用已经计算出的比例和标准误差？

这是一些示例数据

idd_all <- matrix(c(36280,  0.066,  0.0021, 
                    23690,  0.053,  0.0024,
                    6990,   0.118,  0.0067), 
                  byrow = T, nrow = 3, ncol = 3,
                  dimnames = list(c("total", "medicaid 12+", "private 12+"),
                                  c("sample size", "% IDD", "SE")))

	sample size	est % IDD	SE
total	36280	0.066	0.0021
medicaid 12+	23690	0.053	0.0024
private 12+	6990	0.118	0.0067

注意：显然还有更多我们不感兴趣的保险类型，我们主要想了解 Medicaid 和私人投保人之间的区别。

Answer 1

我相信以下内容可以回答您关于如何检验 medicaid 12+ 和 private 12+ 之间等比例原假设的问题。

total_medicaid <- 23690 / 0.053
total_private <- 6990 / 0.118

x <- c(23690, 6990)
n <- c(total_medicaid, total_private)
prop.test(x, n)

结果

# 2-sample test for equality of proportions with continuity correction
# 
# data:  x out of n
# X-squared = 3880.4, df = 1, p-value < 2.2e-16
# alternative hypothesis: two.sided
# 95 percent confidence interval:
#   -0.06768921 -0.06231079
# sample estimates:
#   prop 1 prop 2 
# 0.053  0.118

2 比例 Z 检验与 NSDUH 调查数据

2 Proportion Z-tests with NSDUH survey data

r

hypothesis-test

proportions