R中的比例假设

我随机抽取了100个是/否答案。其中13人回答“是”。其余的都是“不”。 我必须测试一个关于比例的假设

假设： H0:p=p0

H1:p>0

置信度为95%

我有以下代码： （z.prop函数计算测试统计数据。）

使用我的函数，我得到了p值的0.1586553。使用binom.test函数，我得到p值=0.1982

这怎么可能？是我的代码错了，还是只是某种舍入错误？

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谢谢。

您的

z.prop

函数对

stats

中的

prop.test

函数执行相同的测试（无需Yates连续性校正）：

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prTest谢谢你的回答。我应该什么时候使用binom.test和prop.test？在我的例子中是否可以使用prop.test（100二进制元素）？如果是，则无论是否进行连续性校正，您都可以在您的案例中使用prop.test。默认情况下，prop.test使用连续性校正。我建议使用这个默认值，并且（非常重要）阅读一些关于测试背后的理论！
z.prop = function(k, n, p, p0){ zeta = (p - p0) / (sqrt( p0*(1-p0)/n ) ) 
return(zeta) }

k<- 13
n<- 100
p<- k/n
p0<- 0.1

z <- z.prop(k,n,p,p0)
cat("z: ",z)
z.alpha <- qnorm(0.05,lower.tail=FALSE)
cat("z alpha: ",z.alpha)

pval<- pnorm(abs(z),lower.tail = FALSE)
cat("p-value",pval,"\n")

binom.test(k, n, p = p0,alternative ="greater",conf.level = 0.95)

prTest <- prop.test(k, n, p=p0, alternative ="greater", correct = F)
prTest$p.value
# [1] 0.1586553