如何运行mantelhaen.test()及准备对应数据？附数据格式求助

首先明确：mantelhaen.test()用于分层的2x2列联表分析，需要包含分层变量（如不同亚组、不同场景），每个分层内有处理/暴露变量和结局变量的交叉分类。你的当前数据仅有group和Survived两个变量加频数，需要分两种情况处理：

情况1：仅需比较A、B组的存活率差异 #

如果你的目标是对比两组存活情况，这属于单个2x2列联表分析，无需使用Mantel-Haenszel检验，用卡方检验即可。转换格式并执行的代码如下：

# 加载你的数据
df <- structure(list(Freq = c(41L, 31L, 11L, 0L), 
                     group = structure(c(1L, 1L, 2L, 2L), .Label = c("A", "B"), class = "factor"), 
                     Survived = structure(c(2L, 1L, 2L, 1L), .Label = c("No", "Yes"), class = "factor")), 
                row.names = c(NA, 4L), class = "data.frame")

# 生成2x2列联表
tab <- xtabs(Freq ~ Survived + group, data = df)

# 执行卡方检验
chisq.test(tab)

情况2：确实需要执行Mantel-Haenszel检验 #

若你有明确的分层变量（如不同年龄组、不同医院），需要先补充分层变量的数据，再整理为三维列联表格式。

示例：补充分层变量后的处理 #

假设补充分层变量Layer后的数据如下（仅为示例）：

执行检验的代码：

# 生成三维列联表（结局~处理~分层）
tab_3d <- xtabs(Freq ~ Survived + group + Layer, data = df_with_layer)

# 运行Mantel-Haenszel检验
mantelhaen.test(tab_3d)

如果你的数据是原始个体数据（无Freq列），可直接传入三个因子变量：

mantelhaen.test(x = 处理变量, y = Survived, z = 分层变量)

关键说明 #

你当前的数据集缺少分层变量，不满足Mantel-Haenszel检验的设计要求。若没有分层需求，卡方检验更适合你的分析场景；若需使用该检验，请补充分层变量对应的分组数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ben