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📜  R中的卡方检验

📅  最后修改于: 2021-01-08 10:12:25             🧑  作者: Mango

卡方检验

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。这些变量应来自同一人群，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。

在R中，chisq.test()函数具有以下语法：

chisq.test(data)

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量。

数据：

library("MASS")
print(str(Cars93))

输出：

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 = table(Cars93$AirBags, Cars93$Type) 
print(car_data)
# Performing the Chi-Square test.
print(chisq.test(car_data))

输出：