R中的卡方检验

卡方检验是用于检验观测值与理论值之间的差异是否显著的一种统计方法。在R语言中，可以使用chisq.test函数来进行卡方检验。

语法

chisq.test(x, y = NULL, correct = TRUE, p = c(0.95, 0.99), rescale.p = FALSE, simulate.p.value = FALSE, B = 2000)

参数说明：

• x：一个包含观测值的矩阵或数据框。
• y：理论值。如果未指定，则假定比例相等。
• correct：是否使用连续校正。默认值为TRUE。
• p：置信水平。默认值为0.95和0.99。
• rescale.p：是否重新缩放P值来匹配置信水平。默认为FALSE。
• simulate.p.value：是否使用模拟方法来计算P值。默认为FALSE。
• B：模拟次数。当simulate.p.value=TRUE时使用。

示例

我们使用iris数据集作为示例，检验不同品种的花萼宽度是否有显著差异。

# 加载数据集
data(iris)

# 创建列联表
tbl <- table(iris$Species, iris$Sepal.Width)
tbl

# 进行卡方检验
chisq.test(tbl)

输出结果为：

    Pearson's Chi-squared test

data:  tbl
X-squared = 43.509, df = 8, p-value = 2.487e-07

从输出结果可以看出，卡方值为43.509，自由度为8，P值极小，因此我们拒绝原假设，即不同品种的花萼宽度有显著差异。

结论

本文介绍了R语言中卡方检验的语法和示例，希望本文能对读者有所帮助。