卡方检验用于分析由两个分类变量组成的频率表(即列联表)。卡方检验评估两个变量的类别之间是否存在显着关系。
卡方检验是一种统计方法, 用于确定两个类别变量之间是否具有显着相关性。这些变量应来自相同的总体, 并且应归类为-是/否, 红色/绿色, 男性/女性等。
R提供chisq.test()函数以执行卡方检验。此函数以表格形式输入数据, 其中包含观察值中变量的计数值。
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在R中, chisq.test()函数具有以下语法：
chisq.test(data)【R卡方检验示例图解】让我们看一个示例, 在该示例中我们将获取” 质量” 库中存在的Cars93数据。该数据代表1993年不同型号汽车的销售。
数据：
library("MASS")print(str(Cars93))输出
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例：
# Loading the Mass library.library("MASS")# Creating a data frame from the main data set.car_data<
- data.frame(Cars93$AirBags, Cars93$Type)# Creating a table with the needed variables.car_data = http://www.srcmini.com/table(Cars93$AirBags, Cars93$Type) print(car_data)# Performing the Chi-Square test.print(chisq.test(car_data))输出
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