對定性變數進行獨立性檢驗，使用卡方檢驗

一，卡方檢驗

原假設是：Treatment與Improved相互獨立，不存在相關關係。

library(vcd)
mytab <- xtabs(~Treatment+Improved, data=Arthritis)　
chisq.test(mytab)　

    Pearson's Chi-squared test

data:  mytab
X-squared = 13.055, df = 2, p-value = 0.001463

從結果顯示，p-value非常小，說明原假設不成立，可認為是Treatment 和 Improved之間存在相關關係。

chisq.test()函式的原假設H0是：兩個變數之間相互獨立，不存在相關關係。P值越大，支援原假設的證據就越強，對於給定的顯著性水平α（取0.05）：

• 當 p-value < 0.05 時，拒絕原假設，認為變數之間存在某種相關關係。
• 當 p-value > 0.05 時，接受原假設，認為變數之間獨立，不存在相關關係：

參考文件：

使用R語言進行卡方檢驗（chi-square test）