卡方检验

2025 年 3 月 17 日 | 阅读 1 分钟

卡方检验用于分析由两个分类变量形成的频率表（即列联表）。卡方检验评估这两个变量的类别之间是否存在显著关系。

卡方检验是一种统计方法，用于确定两个分类变量之间是否存在显著的相关性。这些变量应该来自同一总体，并且应该是分类变量，例如-是/否、红/绿、男/女等。

R 提供了 chisq.test() 函数来执行卡方检验。此函数将数据作为输入，数据以表格形式存在，包含观察中变量的计数价值。

在 R 中，chisq.test() 函数的语法如下

让我们看一个例子，我们将采用“Mass”库中存在的 Cars93 数据。此数据代表 1993 年不同汽车型号的销量。

数据

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

输出

示例

# 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