我需要报告中位数（或中位数差异）的差异及其 95% 置信区间答案

【问题标题】：I need to report difference in median (or Median difference) and its 95% confidence interval我需要报告中位数（或中位数差异）的差异及其 95% 置信区间
【发布时间】：2021-11-15 22:45:52
【问题描述】：

我有 2 个不相等的组（pp 和对照组），我报告了每个组的 waiting.time 变量的中位数和 95% 置信区间，但现在我想报告“中位数差异”及其 95% 置信区间。我在sas (Link here) 中找到了类似的东西，但我需要在R 中进行。

这是data sample

library(tableone)
tab<-print(a<-CreateTableOne(vars = "waiting.time",  strata="group", 
                             data=data,  addOverall = T, ), nonnormal = "waiting.time");tab

这是我正在寻找的：

任何建议将不胜感激

【问题讨论】：

this 有帮助吗？
@Limey 感谢您的回复，但这不是我想要的。我添加了一个类似工作的链接，但使用 sas 代码
您是否花一些时间在谷歌上搜索“置信区间中位数 R”？如果是这样，您可能已经找到了这个：rcompanion.org/handbook/E_04.html 或那个：stats.stackexchange.com/questions/21103/… 通常，引导似乎是一个潜在的解决方案。
@deschen 谢谢您的回复。我看到了他们，但他们还没有回答我的问题，因为我说我有 2 个“不平等”的群体。此外，它们是不同的组，即不是之前和之后（未配对），尽管是随机受试者。我重新调整了数据，所以我有 2 列用于waiting.time，现在 1 列用于 pp，1 列用于控制。请告诉我

标签： r difference median confidence-interval

【解决方案1】：

要引导中位数的差异，然后计算分位数，可以按如下方式完成。

1.

先读入数据。

data <- read.csv("~/Transferências/stackoverflow.data.csv")
str(data)
#'data.frame':  420 obs. of  3 variables:
# $ X           : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
# $ group       : chr  "Control" "Control" "PP" "Control" ...
# $ waiting.time: num  NA NA NA 23.9 NA ...

数据有NA，将使用参数na.rm = TRUE。

2.

现在引导统计，函数boot_diff_median。

library(boot)

boot_diff_median <- function(data, i){
  diff(tapply(data$waiting.time[i], data$group[i], FUN = median, na.rm = TRUE))
}

set.seed(2021)
R <- 1e4

b <- boot(data, statistic = boot_diff_median, R = R)

3.

计算分位数。我还包括了引导值mean(b$t)。

mean(b$t)
#[1] -0.4330915

t(quantile(b$t, probs = c(0.025, 0.5, 0.975), na.rm = TRUE))
#          2.5%  50%    97.5%
#[1,] -11.35525 -0.5 8.620875

【讨论】：

我相信这是有道理的，而不是我之前的试验。多谢。不胜感激。已投票并标记为解决方案。