如何比较R中的相对频率？

1tuwyuhd 于 2023-01-28 发布在其他

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我做了一项研究，要求参与者根据不同的参数在选项A、B和C之间做出选择。
例如：你觉得以下哪一项最能鼓舞人心？
我的数据如下所示：
| 识别号|灵感|
| - ------|- ------|
| 1个|A类|
| 第二章|C级|
| 三个|乙|
| 四个|C级|
| 五个|乙|
| 六个|C级|
| 七|乙|
| 八个|C级|
| 九|A类|
| 十个|乙|
| 十一|A类|
| 十二|乙|
我已经计算了相对频率，因此数据现在如下所示：
| 识别号|灵感|比例|
| - ------|- ------|- ------|
| 1个|A类|点二五口径|
| 第二章|C级|点三十三|
| 三个|乙|点四二|
| 四个|C级|点三十三|
| 五个|乙|点四二|
| 六个|C级|点三十三|
| 七|乙|点四二|
| 八个|C级|点三十三|
| 九|A类|点二五口径|
| 十个|乙|点四二|
| 十一|A类|点二五口径|
| 十二|乙|点四二|
我的问题是：我如何测试每个选项的相对频率是否有显著差异？也就是说，我如何知道人们选择选项A的频率与他们选择选项B或C的频率是否有显著差异？
我试过运行t检验、方差分析、卡方检验和双比例z检验，但这些选项似乎都不是我想要的。

来源：https://stackoverflow.com/questions/75224735/how-do-i-compare-the-relative-frequencies-in-r

1条答案

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nvbavucw1#

首先使用dput()提供数据：

dta <- structure(list(ID = 1:12, Inspiration = c("A", "C", "B", "C", 
"B", "C", "B", "C", "A", "B", "A", "B")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -12L))

现在制作一个相对频率表：

tbl <- table(dta$Inspiration)
tbl 
# A B C 
# 3 5 4

现在，零假设是每个选项的选择相同（即A == B == C的频率）：

chisq.test(tbl)
# 
#   Chi-squared test for given probabilities
# 
# data:  tbl
# X-squared = 0.5, df = 2, p-value = 0.7788
# 
# Warning message:
# In chisq.test(tbl) : Chi-squared approximation may be incorrect

类别之间无显著差异。

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