R语言下进行分层卡方检验方法和过程如下:t.test t检验wilcox.test wilcox检验prop.test binom.test 贝努力试验检验chisq.test 卡方检验fish.test fisher精确检验ks.test科尔莫哥罗夫-斯米尔诺夫检验shapiro.testshapio-wilk正态分布检验pp.test. phillips-perron检验quada.test quade检验friedman.test friedman秩和检验R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。Cochran-Mantel-Haenszel Test,我们通常成CMH检验,是我们临床试验中分类型数据最常用的方法之一,它可以对一些分层变量进行调整,从而获得反应率的总体比较。最为最为常见的应用是在多中心试验中对研究中心进行调整而进行两组率的比较。对行号进行抽样,保存抽出样本的行号,在这些行号前加减号,取数据集的子集即可>set.seed(1234)>( x <- data.frame(a=sample(c(1,0),10,replace=T),b=11:20) )a b1 1 112 0 123 0 134 0 145 0 156 0 167 1 178 1 189 0 1910 0 20>( row_1 <- which(x$a==1) )[1] 1 7 8>( row_0 <- which(x$a==0) )[1] 2 3 4 5 6 9 10>( index1 <- sample(row_1,2) )[1] 8 7>( index0 <- sample(row_0,2) )[1] 3 9 #抽样>( sub1 <- x[c(index1,index0),] ) a b8 1 187 1 173 0 139 0 19 #剩余>( sub2 <- x[-c(index1,index0),] ) a b1 1 112 0 124 0 145 0 156 0 1610 0 20
R语言下如何进行分层卡方检验?
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