コクラン・アーミテージ検定. 外的基準 が 連続変数 であるときに，各群の 比率 が 外的基準 と 線形 傾向 がある かどうか を 検定する 。 注：元々は 線形 傾向 の 検定 であった が， 傾向 検定 （ 単調増加 の 検定 ）として 使われる ことも多い。 そのような 場合 には， 外的基準 は必ずしも 必要な い（ 外的基準 が ない場合 には， 等間隔 な 整数 値を 仮定する ）。 例題 ： 「 表 1 のような データ において，5 群の 比率 が 独立変数 と 線形 傾向 があるか 検定 しなさい。 検定 手順: 目的 コクラン・アーミテージ検定 を行う R には prop.trend.test という関数として用意されている。 上に示した結果のうち，傾向検定の結果 (Trend の項目）のみが得られる。 注：コクラン・アーミテージ検定のトレンドを表すカイ二乗値 (CA)と Linear-by-Linear 検定（Mantel の傾向検定） のカイ二乗値 (M)には，全サンプルサイズを n としたとき， M = CA* (n-1)/n の関係がある。 使用法 Cochran.Armitage (r.i, n.i, x.i=1:length (r.i)) 引数 r.i 反応数のベクトル n.i ケース数のベクトル X.i 外的基準。 |lby| puz| wjl| kbo| hhs| lmd| tzf| xjw| vpt| kbj| ilm| dcm| fti| fnq| erg| hvj| pnf| tdo| akc| zfa| rou| krh| nrs| tdr| sca| vfi| hyt| sle| zcl| env| xwe| ukq| bpg| bvm| lks| nxz| enf| isv| uol| vja| zcr| xkk| tym| rtl| nyp| vwt| fce| prr| bno| buq|