[h, p, chi2stat, df] = prop_test(X, N, 是否Yates校正)用于比较两组比例的卡方检验,alpha设为0.05。输入参数: X = 各样本成功次数向量(例如 [20 22]) N = 各样本总计数向量(例如 [48 29]) 是否Yates校正 = true/false:是否使用小样本的Yates连续性校正?输出结果: h = 假设检验结果(H1/H0)* p = p值 * chi2stat = 卡方值 * df = 自由度(固定为1,适用于两组样本)基于R语言中prop.test()函数的灵感,但更基础。
比较两组比例的卡方检验一个简单的统计方法
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此函数执行卡方检验,以确定列联表中行变量的分布是否因列变量而异。零假设是行变量的分布独立于列变量。
输入:- x:m×n 列联表,其中 m 为行数,n 为列数。
输出:- h:检验结果。- 1 表示在 5% 显着性水平上拒绝原假设。- 0 表示在 5% 显着性水平上未能拒绝原假设。- p:观察值作为卡方检验统计量的极端或更极端的概率。- X2:卡方检验统计量。
可选输入:- alpha:显着性水平。默认值为 0.05。
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