医学情報処理演習第9回「計数データと比率の解析(1)」課題解答例

2009年12月16日

課題

これまでの課題と同じく，sample02.txtを用いる。下のフォームに最初から書かれているコードは，データを読み込んで，男性の人数をMalesTotalという変数に付値し，男性のうち「ほぼ毎日」蚊帳を使っている人数をMalesNetUserという変数に付値するコードである。ここで，変数SEXは性別を示し，"M"が男性，"F"が女性を意味する。変数BEDNETは蚊帳の使い方を示し，1が「ほぼ毎日」，2が「時々」，3が「ほとんど使わない」，4が「持っていない」を意味する。

必要なコードを追加し，男女間で，蚊帳を「ほぼ毎日使う」割合に差があるか検定せよ（2群間の比率の差の検定）。検定の有意水準は5％とし，検定を実行する前に図示もして，図と検定結果を参照して考察を書くものとする。学籍番号・氏名とともに，下のフォームにRのコードと考察を貼り付けて送信すること。

解答例

コードを以下に示す。

dat <- read.delim("http://phi.med.gunma-u.ac.jp/medstat/sample02.txt")
MalesTotal <- sum(dat$SEX=="M")
MalesNetUser <- sum(dat$BEDNET[dat$SEX=="M"]==1)
FemalesTotal <- sum(dat$SEX=="F")
FemalesNetUser <- sum(dat$BEDNET[dat$SEX=="F"]==1)
(NetUser <- c(MalesNetUser,FemalesNetUser))
(Total <- c(MalesTotal,FemalesTotal))
names(Total) <- c("Males","Females")
prop.test(NetUser,Total)
barplot(NetUser/Total,main="ソロモン諸島で蚊帳を「ほぼ毎日使う」割合の男女比較", col=c("blue","pink"),ylim=c(0,0.4))

次の図が描かれ，枠内の結果が得られる。

    2-sample test for equality of proportions with continuity correction

data:  NetUser out of Total 
X-squared = 4.5017, df = 1, p-value = 0.03386
alternative hypothesis: two.sided 
95 percent confidence interval:
 0.05477823 0.50815084 
sample estimates:
    prop 1     prop 2 
0.36842105 0.08695652

蚊帳を「ほぼ毎日使う」割合は，男性で約37％女性で8.7％であり，その差の95％信頼区間は5.5ポイントから51ポイントであることがわかる。有意確率が0.03386なので，男女間で蚊帳を「ほぼ毎日使う」割合に差がないという帰無仮説は有意水準5％で棄却され，男女間で統計学的に有意な差があるといえる。

別解

実は，"=="とsum()関数を使うよりも，カテゴリ別の人数を求めるにはtable()関数を使う方が遥かに簡単である。table()を使う場合のコードは以下の通り。

dat <- read.delim("http://phi.med.gunma-u.ac.jp/medstat/sample02.txt")
Total <- table(dat$SEX)
NetUser <- table(dat$SEX[dat$BEDNET==1])
prop.test(NetUser,Total)
barplot(NetUser/Total,main="ソロモン諸島で蚊帳を「ほぼ毎日使う」割合の男女比較", col=c("blue","pink"),ylim=c(0,0.4))