R 语言计算卡方检验的P值

已于 2022-10-11 23:00:58 修改
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分类专栏： R语言大学作业 文章标签： r语言 开发语言
于 2022-10-11 23:00:16 首次发布
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本文通过R语言探讨User genes与pathway的关联性，详细计算了OD的P值及95%置信区间，并使用标准正态分布验证，得出卡方检验的P-value极小，拒绝原假设，确认两者存在关联。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

j

探究一下 User genes 与 pathway 之间是否有关联

下面用常规的方法计算OD的p-value和95%的置信区间：

则OD (Odd ratio)=（3 * 29960） /(29 * 740)=7.565657。

log(OD) = 2.023619

SE(log(OD))=
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R语言计算卡方检验的P值
PixelCoder的博客
08-26 1015
卡方检验是一种常用的统计方法，用于检验两个或多个分类变量之间是否存在显著差异。在R语言中，可以使用chisq.test()函数来进行卡方检验，并获取其P值。，其中包含了观察到的分类变量的频数。你可以根据你的实际数据进行相应的修改。请注意，在实际应用中，你需要根据你的数据和研究问题进行相应的修改和分析。此示例仅提供了计算卡方检验P值的基本框架。希望这个示例能够帮助你使用R语言计算卡方检验的P值。在上面的示例中，我们首先创建了一个2x2的矩阵。提取卡方检验结果中的P值，并将其赋值给变量。
如何使用R语言计算Z分数的P值
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08-27 1537
本文介绍了在R语言中计算Z分数的P值的两种常用方法：使用标准正态分布函数和使用t分布函数。如果你的数据集较小且不符合正态分布，你可以使用自由度相关的t分布函数来计算Z分数的P值。在R语言中，可以使用pt()函数来计算给定t值和自由度的累积分布函数（CDF）值。在上述代码中，我们使用了pt()函数来计算给定Z分数和自由度（我们使用Inf表示自由度为无穷大）的P值。要使用标准正态分布函数计算Z分数的P值，可以使用R中的pnorm()函数。该函数返回给定Z值的累积分布函数（CDF）值，即P(Z
R语言 求P值
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r语言p值%3c2e-16,Calculating p Values(R软件计算p值)
weixin_36280648的博客
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如何使用R语言计算卡方统计量的P值
ByteGlide的博客
08-27 1413
在R语言中，可以使用chisq.test()函数进行卡方检验，并从检验结果中获取P值。假设我们有一个包含两个分类变量的数据集，可以使用R中的数据结构，如向量、矩阵或数据框。从卡方检验的结果中获取P值。在R中，P值可以通过访问chisq.test()函数返回的结果对象中的p.value属性来获得。例如，我们有一个名为data的数据框，其中包含两个分类变量：变量A和变量B。这是使用R语言计算卡方统计量的P值的基本步骤。将要分析的两个变量作为函数的参数传递。现在，p_value变量中存储了卡方检验的P值。
如何手动计算卡方检验统计量和p值
最新发布
Mrrunsen的博客
10-08 1341
首先，您需要创建一个观察频率表（observed frequency table），该表包含您的观察数据，以及一个期望频率表（expected frequency table），根据假设的独立性来计算。卡方检验的p值表示观察到的数据在假设的独立性下的概率。您可以使用卡方分布的累积分布函数（CDF）来计算p值。卡方分布的自由度等于 ((行数 - 1) \times (列数 - 1))。这将输出卡方检验统计量和p值的结果。
R语言中的卡方检验
2301_79325657的博客
08-28 1134
R语言中的卡方检验卡方检验是一种常用的统计方法，用于确定两个分类变量之间是否存在关联。在R语言中，我们可以使用chisq.test()函数来执行卡方检验。本文将介绍如何使用R语言进行卡方检验，包括数据准备、假设检验和结果解释。
R语言学习：卡方检验
justbrain的博客
10-09 6696
本文是个人学习笔记 卡方检验用来检验类别变量。 一、频数与频率 性别在不同组中的频数： > gender_f <- table(data_paper$gender, data_paper$group) > print(gender_f) 1 2 3 1 6 16 9 2 7 7 10 #行是性别，列是组 性别在不同组中的频率： > prop.table( gender_f, 2 ) 注意，这里2代表 “gender_f” 中
R语言 卡方检验
KopWelkin的博客
05-06 3627
卡方检验是一种确定两个分类变量之间是否存在显着相关性的统计方法。 这两个变量应该来自相同的人口，他们应该是类似 - 是/否，男/女，红/绿等。 例如，我们可以建立一个观察人们的冰淇淋购买模式的数据集，并尝试将一个人的性别与他们喜欢的冰淇淋的味道相关联。 如果发现相关性，我们可以通过了解访问的人的性别的数量来计划适当的味道库存。 语法 用于执行卡方检验的函数是chisq.test()。 ...
卡方检验以及P值的计算
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baidu_15113429的博客
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在判断使用某一个项目对患者的费用的影响的时候，我们可以按照是否使用某个项目对患者进行分开，使用卡方检验就可以计算出来两组患者的费用差异情况。https://segmentfault.com/a/1190000003719712
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Mrrunsen的博客
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第三章 概率与分布的r语言代码
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3.1随机抽样 1)等可能的不放回的随机抽样的样本 sample(x, n)#x为要抽取的向量,n为样本容量 sample(1:52, 4)  #从52张扑克牌中抽取4张 [1] 3 16 17 15 2)等可能的有放回的随机抽样的样本 sample(x, n, replace=TRUE) #选项replace=TRUE表示抽样是有放回的 sample(c("H", "T"
如何计算 R 中卡方统计量的 P 值
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R语言卡方检验最全总结
医学和生信笔记的博客
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完美观看体验请至公众号查看本文。，专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。卡方检验/列联表资料的卡方检验在临床中非常常见！因为最近又有一批临床数据要进行统计，所以趁机把卡方检验的R语言实现再重新梳理一遍。这篇文章涵盖了。课本电子版和配套数据已上传到QQ群，需要的朋友加群下载即可。
卡方检验
Never Limit
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R 语言进行卡方检验
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在R语言中进行卡方检验的方法有多种。一种常见的方法是使用chisq.test()函数。该函数可以计算卡方值和p值。根据引用中的内容，可以使用以下步骤进行卡方检验： 1. 给出原假设和备择假设。 2. 使用chisq.test()函数计算卡方值和p值。默认情况下，该函数会进行卡方值的修正，但你可以通过设置参数correct为FALSE来使用通用公式计算卡方值。 3. 根据给定的显著性水平α，比较p值和α。如果p值小于等于α，则拒绝原假设，否则接受原假设。 需要注意的是，根据引用中提供的信息，chisq.test()函数给出的p值可能会有所压缩。你可以使用卡方分布的分位数函数来获得更准确的p值。 总结起来，使用R语言进行卡方检验的一般步骤如下： 1. 设置原假设和备择假设。 2. 使用chisq.test()函数计算卡方值和p值。 3. 比较p值和给定的显著性水平α，判断是否拒绝原假设。 请注意，这只是一种常见的方法，实际上还有其他方法可以使用R语言进行卡方检验。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [R语言_卡方检验](https://blog.youkuaiyun.com/fanlei_lianjia/article/details/78225231)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [一文详解 如何用 R 语言进行卡方检验。](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44298740/article/details/107225872)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [desktop_逻辑回归_R语言卡方检验_疾病模型_卡方检验_metaCCA_](https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_42668301/26272989)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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