R语言单样本比例检验及置信区间计算

R语言单样本比例检验及置信区间计算

在统计学中，单样本比例检验是用于检验一个样本中的比例是否与总体中的比例有显著差异的方法。R语言提供了prop.test函数来执行单样本比例检验，并计算总体中成功样本比例的p值及其置信区间。

prop.test函数的语法如下：

prop.test(x, n, p = NULL, alternative = "two.sided", conf.level = 0.95)

其中，参数的含义如下：

• x：成功的样本数量。
• n：总样本数量。
• p：假设的总体中成功样本的比例。如果未提供，则使用样本中的成功样本比例作为假设值。
• alternative：备择假设，可选值为"two.sided"（双侧检验，默认）、“less”（左侧检验）和"greater"（右侧检验）。
• conf.level：置信水平，默认为0.95，表示95%置信区间。

下面我们通过一个例子来演示如何使用prop.test函数进行单样本比例检验及置信区间计算。

假设我们有一个样本，包含100个观测值，其中成功的观测值有60个。我们想要检验总体中成功观测值的比例是否显著不同于0.5，并计算其置信区间。

首先，我们可以使用prop.test函数进行单样本比例检验，代码如下：

# 设置样本数据
x <- 60  # 成功的观测值数量
n <- 100  # 总观测值数量

# 执