La série Données catégorielles : analyser des effectifs et des tables de contingence en R — les tests du chi-square d’indépendance et d’adéquation, le test exact de Fisher, McNemar et Cochran’s Q pour les données appariées, Cochran-Mantel-Haenszel pour les données stratifiées, et l’odds ratio et le risque relatif — avec rstatix, le base R, et les p-values sur le graphique.
Apprendre › Biostatistique › Analyse des données catégorielles
Les données catégorielles sont des effectifs — combien d’observations tombent dans chaque catégorie. Cette série les analyse comme le travail se fait réellement : construire une table de contingence, tester si deux variables catégorielles sont associées (chi-square, Fisher), traiter les plans appariés (McNemar, Cochran’s Q), contrôler une troisième variable (Cochran-Mantel-Haenszel), et quantifier le risque avec l’odds ratio et le risque relatif — avec les fonctions tidy de rstatix, le base R présenté en parallèle, et les p-values sur le graphique.
Le cheval de bataille : un résultat dépend-il d’une variable de regroupement ? Croisez les effectifs, puis chisq.test() :
xtab <- as.table(rbind(
Treated = c(improved = 21, none = 9),
Untreated = c(improved = 10, none = 20)
))
chisq.test(xtab)
Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
data: xtab
X-squared = 6.6741, df = 1, p-value = 0.009782Une petite p-value indique que les deux variables sont associées (ici, l’amélioration dépend du traitement).
Demandez à Prova « quel test catégoriel convient à mes données ? » — elle répond avec le bon test (chi-square, Fisher, McNemar, CMH, odds ratio) et le code rstatix que vous pouvez exécuter sur vos propres effectifs. The runtime is the judge. Demander à Prova →
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