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做临床数据分析的时候我们经常会用卡方检验或者Fisher精确检验去看看不同的临床特征在两组里面有没有显著差异。今天小编就带大家来重现一下下面这篇paper的Table2 Table2里面主要展示的是各种临床特征在MEX3A高表达组和低表达组里面是否存在显著差异，用的是卡方检验。 根据卡方检验的结果，作者得到了如下结论。 接下来我们就来用R代码做卡方检验，算出P值 先来对年龄做卡方检验 ##################Age#################table=matrix(c(51,66,66,189),nrow=2)colnames(table)=c("High","Low")rownames(table)=c("<55",">=55")table跟Table2里面的数据保持一致 chisq.test(table)这里算出来的卡方值和p值跟Table2中是一致的 接下来我们来对组织病理分期来做卡方检验 #########################stage########################table=matrix(c(48,30,30,2,124,57,55,3),nrow=4)colnames(table)=c("High","Low")rownames(table)=c("I","II","III","IV")table也跟表里的数据保持一致 chisq.test(table)这里算出来的卡方值跟文中是一样的，但是p值略微有些出入，并且这里有个warning，大意是算出来的p值可能不准。 一般当某个组的样本数少于5个的时候，做卡方检验就会出现这种情况。 解决方法是用Fisher精确检验 fisher.test(table)你会发现这个时候就没有warning了，并且p值跟文中的是一样的，这是巧合吗？大家自己体会
最后我们来看看生存状态的卡方检验
####################Vital status###################table=matrix(c(55,62,75,181),nrow=2)colnames(table)=c("High","Low")rownames(table)=c("Deceased","Living")table跟表中数据保持一致
chisq.test(table)计算出的卡方值和p值都跟文中一样
剩下的临床特征的卡方检验，就留给大家自己练习吧！ |
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