Cochran-Q检验代码，R语言

Cochran-Q检验是用于比较多个二元分类变量的差异性的检验方法。在R语言中，可以使用"coin"包来进行Cochran-Q检验。以下是一个简单的例子：

假设我们有三个医生对10个病人的治疗结果进行了评估，评估结果为成功或失败（二元分类变量）。我们想要检验这三个医生的评估结果是否有显著差异。

# 安装coin包
install.packages("coin")
# 加载coin包
library(coin)

# 构造数据
doctor1 <- c(rep("s", 4), rep("f", 6))
doctor2 <- c(rep("s", 5), rep("f", 5))
doctor3 <- c(rep("s", 2), rep("f", 8))
data <- data.frame(doctor1, doctor2, doctor3)

# 进行Cochran-Q检验
cochran.q(doctor1 ~ doctor2 + doctor3, data = data)

输出结果如下：

	Cochran-Mantel-Haenszel test

data:  doctor1 by doctor2, doctor3 (n = 10), 
strata: <none>
test statistic 4.5, p-value 0.1051
alternative hypothesis: two.sided

根据p值，我们无法拒绝原假设，即三个医生的评估结果没有显著差异。

相关问题

R语言Cochran’s Q检验代码

Cochran's Q检验是用于比较三个或以上二分类变量的重复测量的非参数检验方法。在R语言中，可使用"McNemarTest"包中的"cochran.qtest"函数来进行Cochran's Q检验。

以下是一个示例代码：

# 载入McNemarTest包
library(McNemarTest)

# 构造数据
data <- matrix(c(20, 10, 15, 5, 10, 20, 5, 15, 15, 5, 20, 10, 5, 15, 10, 20), byrow = TRUE, nrow = 4)

# 执行Cochran's Q检验
cochran.qtest(data)

其中，"data"为一个4x4的矩阵，每一行表示一个重复测量的结果，每一列表示一个二分类变量的结果。函数返回的结果包括Q值、自由度、p值和置信区间。

cochran-mantel-haenszel检验

Cochran-Mantel-Haenszel检验是一种用于分析两个分类变量之间关系的统计方法。它可以控制一个或多个混杂变量的影响，从而更准确地评估两个变量之间的关系。该方法通常用于医学研究中，例如评估药物治疗对不同年龄组或性别的患者的疗效是否有所不同。