の続きです。
今回は、性別と退院済フラグのクロス表分析をします。
性別の調査中と不明を削除しましょう。
table関数でクロス表を作ります。
男性のほうが退院済フラグが1の比率が多いようです。
prop.table関数で見てみましょう。
男性は90%, 女性は86%が退院済フラグが1です。
今回は 2x2 のクロス表なので、カイ二乗検定ではなくて、Fisher's Exact Testをします。
p-value = 4.514e-05と0.05よりも小さいです。性別と退院済フラグは関連性があります。
退院済フラグは年代と関連性があり、女性のほうが年代が高い人が多いからかもしれないです。
退院済フラグは、性別と年代の2つの変数で分析しないといけないような気がします。
今回は以上です。
