R语言怎么计算两个比值的 p 值？
有朋友问两个比值数据，怎么求他们的 p 值？
例如，两组人，分别接受两种药物治疗，想知道疗效之间是否有差异，计算 p 值。
接受药物 1 治疗，30 人，其中 20 人有疗效，10 人没有疗效。
接受药物 2 治疗，30 人，其中 10 人有疗效，20 人没有疗效。直观上判断，药物 1 的疗效要好（20:10 vs 10:20），但与药物 2 的疗效相比，是否达到了显著性的差异了呢？
这种情况可以用 fisher 检验来探索，R 代码如下：
fisher.test(matrix(c(20, 10, 10, 20), ncol = 2))
##
## Fisher's Exact Test for Count Data
##
## data: matrix(c(20, 10, 10, 20), ncol = 2)
## p-value = 0.01938
## alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
## 95 percent confidence interval:
## 1.212812 13.467843
## sample estimates:
## odds ratio
## 3.901234
可以看到，p 值 = 0.01938，如果显著性阈值定为 0.05，则两种药物的疗效达到了统计学意义的上差异。
另外判断差异时，不仅要看 p 值，还要看 OR 值，这里的 OR 值 = 3.901234，其 95 % 置信区间为 1.212812 - 13.467843，是有意义的。OR 的置信区间不能跨过 1，否则 p 值再小也无意义。
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原始发表：2022-07-20，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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