用于评估具有不同长度的多个二进制测试答案的正确的统计测试/ R函数是什么？

Question

我有很多问题。每个参与者都必须回答来自该集合的相同固定数量的随机问题。然后，我根据另一个变量将参与者分为两组。

我如何评估哪个小组在[[R中表现更好？

Answer 1

然后让我们尝试这样的事情：

df = data.frame(id=1:49,
q1 = sample(0:1,49,prob=c(0.7,0.3),replace=TRUE),
q2 = sample(0:1,49,prob=c(0.5,0.5),replace=TRUE),
q3 = sample(0:1,49,prob=c(0.3,0.7),replace=TRUE),
group = sample(c("a","b"),49,replace=TRUE)
)

您可以在每一列上使用费舍尔检验来检验每个问题与组的关联，例如，下面我们在q1和组之间进行检验：
fisher.test(table(df$q1,df$group))

    Fisher's Exact Test for Count Data

data:  table(df$q1, df$group)
p-value = 0.5072
alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:
 0.09971675 2.43186118
sample estimates:
odds ratio 
 0.5346084 

如果问题相关，您可以设置混合模型，并且会影响个人：
library(lme4)
newdf = pivot_longer(df,-c(id,group))
glmer(value ~ name*group + (1|id),data=newdf,family="binomial")

我认为费舍尔测试可能对您最直接。