积极事件与消极事件的计数比较

Question

我有正面、负面和中性事件计数的数据。例如:8(正)、5(负)和1(中性)。

我想找一些方法来计算8/5的置信区间。

另一个例子是:6 (正)、0(负)和2(中性)。

以下是数据的一个示例：

​

​

Answer 1

首先应该使用table(sign(vec))，尽管它有一个缺陷：

set.seed(42)
vec <- runif(30, -1, 1)
vec
#  [1]  0.82961209  0.87415083 -0.42772093  0.66089525  0.28349104  0.03819190
#  [7]  0.47317663 -0.73066681  0.31398458  0.41012957 -0.08451645  0.43822450
# [13]  0.86934449 -0.48914235 -0.07541435  0.88002905  0.95645286 -0.76502528
# [19] -0.05000584  0.12066549  0.80806277 -0.72257966  0.97778346  0.89333647
# [25] -0.83512488  0.02842357 -0.21959307  0.81147626 -0.10606074  0.67200852
table(sign(vec))
# -1  1 
# 11 19 

这个缺陷在table中很常见:如果它没有看到它，它就不会报告它的0 (而且它不是table中的一个缺陷，只是我们对它的使用和期望)。我们可以毫不费力地解决这个问题：

table(c(sign(vec), -1:1)) - 1L
# -1  0  1 
# 11  0 19 

-1:1将每个预期值中的一个附加到来自sign的结果中，- 1L随后删除我们引入的计数。

可以很容易地假设您总是拥有至少一个-1、0和1 (尽管示例数据清楚地显示出有一个0) .我建议它很少是完美的，并且添加这种故障安全只会增加很少的开销，同时提供完整性的保证。

同样，如果您怀疑在任何时候都可能看到NA，那么可以添加useNA="always"，但是- 1L会出现问题。为此，我们需要使用相同的技术在插入的数据中包括NA：

table(c(sign(vec), c(-1:1, NA)), useNA='always') - 1L
#   -1    0    1 <NA> 
#   11    0   19    0 

table(c(sign(c(NA, vec)), c(-1:1, NA)), useNA='always') - 1L
#   -1    0    1 <NA> 
#   11    0   19    1