pruebas de significación en R, determinar si la proporción de una columna es significativamente diferente de la otra columna dentro de la única variable

Question

Estoy seguro de que este es un comando fácil en R, pero por alguna razón, estoy teniendo problemas para encontrar una solución.

Estoy intentando ejecutar un montón de tablas de referencias cruzadas (utilizando el comando de tabla()) en R, y cada pestaña tiene dos columnas (de tratamiento y sin tratamiento). Me gustaría saber si la diferencia entre las columnas es significativamente diferente para cada una de las filas (las filas son un puñado de opciones de respuesta de una encuesta). No estoy interesado en la importancia general, solo dentro de la tabla cruzada que compara el tratamiento versus ningún tratamiento.

Este tipo de análisis es muy fácil en SPSS (enlace a continuación para ilustrar de lo que estoy hablando), pero parece que no puedo hacerlo funcionar en R. ¿Sabes que puedo hacer esto?

http://help.vovici.net/robohelp/robohelp/server/general/projects_fhpro/survey_workbench_MX/Significance_testing.htm

EDITADO: Aquí es un ejemplo de en R sobre lo que quiero decir:

treatmentVar <-c(0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1) # treatment is 1 or 0 
question1 <-c(1,2,2,3,1,1,2,2,3,1,1,2,2,3,1,3) #choices available are 1, 2, or 3 
Questiontab <- table(question1, treatmentVar) 
Questiontab 

tengo tablas como esta^(percentaged por la columna en la treatmentVar), y me gustaría para ver si hay una diferencia significativa entre cada elección pregunta (filas) que van de 0 a tratamiento tratamiento 1. Así en el ejemplo anterior, me gustaría saber si hay una diferencia significativa entre los 4 y 2 (fila 1), 3 y 3 (fila 2), y 1 y 3 (fila 3). Entonces, en este ejemplo, las elecciones para la pregunta 1 pueden ser significativamente diferentes para las elecciones 1 y 3 (porque la diferencia es 2) pero la diferencia para la opción 2 no se debe a que la diferencia sea cero. En definitiva, estoy tratando de determinar este tipo de significado. Espero que eso ayude.

Gracias!

Answer 1

Usando su ejemplo, ya sea el chisq.test o prop.test (equivalente en este caso):

> chisq.test(Questiontab) 

     Pearson's Chi-squared test 

data: Questiontab 
X-squared = 1.6667, df = 2, p-value = 0.4346 

Warning message: 
In chisq.test(Questiontab) : Chi-squared approximation may be incorrect 
> prop.test(Questiontab) 

     3-sample test for equality of proportions without continuity 
     correction 

data: Questiontab 
X-squared = 1.6667, df = 2, p-value = 0.4346 
alternative hypothesis: two.sided 
sample estimates: 
    prop 1 prop 2 prop 3 
0.6666667 0.5000000 0.2500000 

Warning message: 
In prop.test(Questiontab) : Chi-squared approximation may be incorrect 

nota de la advertencia; estas pruebas no son necesariamente apropiadas para números tan pequeños.

Answer 2

creo que la función que está buscando es pairwise.prop.test(). Ver ?pairwise.prop.test para un ejemplo.