多群間の比率の検定

多群間での比率の検定では、分散分析のように、まずは「全体として群間で比率に差があるか」を検定する。
その結果が有意であるならば、さらに、下位検定として比率の検定の多重比較を行う。

(2021/3/17)
https://www.jstage.jst.go.jp/article/kagakutoseibutsu/57/10/57_571007/_article/-char/ja
上記の文献によると、必ずしも全体としての検定をする必要はないようです。

以下はその例。

L1 <- 22
L2 <- 26
L3 <- 43
U1 <- 11
U2 <- 40
U3 <- 23

# まず全体としての比率の差をテスト
# fisher.test(matrix(c(L1,L2,L3,U1,U2,U3),ncol=2,byrow = T))

# 続いて多重比較
library(RVAideMemoire)
fisher.multcomp(matrix(c(L1,L2,L3,U1,U2,U3),ncol=2,byrow = T))

結果

# > fisher.test(matrix(c(L1,L2,L3,U1,U2,U3),ncol=2,byrow = T))
#
#	Fisher's Exact Test for Count Data
#
# data:  matrix(c(L1, L2, L3, U1, U2, U3), ncol = 2, byrow = T)
# p-value = 0.001586
# alternative hypothesis: two.sided
#
> fisher.multcomp(matrix(c(L1,L2,L3,U1,U2,U3),ncol=2,byrow = T))

        Pairwise comparisons using Fisher's exact test for count data

data:  matrix(c(L1, L2, L3, U1, U2, U3),2,T)

         A       B
B 0.001421       -
C 0.082826 0.08283

P value adjustment method: fdr