R和prop.test这样的用法有双向比例比较吗

Question

我希望将实验中的比例与二乘二析因设计进行比较。我用R来统计数据。

我知道如何比较两个比例，或者通过使用prop.test.对许多比例进行类似方差分析的测试

例如，

num_positive = c(10, 30)
num_total = c(100,180)
prop.test(x = num_positive, num_total)

或者对于单向ANOVA样情况：

num_positive = c(10, 30, 80)
num_total = c(100,180, 200)
prop.test(x = num_positive, num_total)

但我不知道如何在双向情况下做到这一点。prop.test不接受任何类型的模型结构，数据是比例数据，因此使用ANOVA进行分析是没有意义的。

理想情况下，我想要一个这样的函数：

num_positive = c(10, 30, 80, 100)
num_total = c(100,180, 200, 200)
factorA = c("A","A","B","B")
factorZ = c("Z","Y","Z","Y")
prop.test(cbind(num_positive, num_total) ~ factorA * factorZ)

谢谢你的帮助！

Answer 1

据我所知，没有办法完全按照你的想法行事，也就是说，用这种方式比较比例。

然而，您可以使用cbind将比例组合为一个变量，然后将其包含在广义线性模型（glm）中，例如

y <- cbind(num_positive, num_total)

然后，您可以将y变量与因素进行比较，例如

model <- glm(y ~ factorA * factorZ, binomial)

我建议阅读glm中使用的正确链接函数，并考虑是否将因子输入为类别（水平）变量。