用于通过置信区间估计并进行假设检验，以确定两个总体比例之间的差异。如果比较两个以上的比例，请参阅双向卡方检验指南。
双比例检验
- 从打开的 JMP ®数据表中，选择“分析”>“用 X 拟合 Y” 。
- 选择Y 的二元响应变量，即响应变量。
- 选择定义X 变量（因子）分组的 2 个水平变量。单击“确定” 。
- 选择双样本比例检验
顶部红色三角形。
Car Poll.jmp (Help > Sample Data Folder)汽车调查.jmp（帮助 > 示例数据文件夹）
比例的双样本检验
JMP 会显示 Mosic 图、列联表（未显示）以及卡方检验和 Fisher 精确检验（未显示）。这些检验可用于比较两组数据，也可用于比较两组以上的数据。选择“比例的双样本检验”选项，还会添加置信区间和调整后的 Wald 检验，用于比较两个比例。
在这里，我们估计两个人口比例（已婚女性-已婚男性）之间的差异为 0.076，95% 置信区间为（-0.032，0.182）。
这里我们检验的是双侧假设：
H0: p已婚女性 = p已婚男性
HA: p已婚女性 ≠ p已婚男性
解释（显著性水平为 0.05）：该检验的 p 值为 0.1686，表明没有统计学意义上的显著证据得出已婚女性与男性在人口比例上存在差异的结论。请注意，Wald 检验的 p 值与似然比检验和 Pearson 卡方检验的 p 值非常接近。
注：相对风险和优势比是比较两个比例时两种有用的分析方法，可在红色三角形下找到。
可以使用 JMP 学生订阅版中的“帮助”>“样本索引”>“计算器”或“学生”>“计算器”下的“两个比例的假设检验”和“两个比例的置信区间计算器”来执行 Z 检验方法来比较两个比例。
请访问JMP帮助中的“基本分析”>“应急分析”了解更多信息。
