R語言 卡方檢驗
阿新 • • 發佈：2019-02-04
卡方檢驗是一種確定兩個分類變數之間是否存在顯著相關性的統計方法。 這兩個變數應該來自相同的人口，他們應該是類似 - 是/否，男/女，紅/綠等。
例如，我們可以建立一個觀察人們的冰淇淋購買模式的資料集，並嘗試將一個人的性別與他們喜歡的冰淇淋的味道相關聯。 如果發現相關性，我們可以通過了解訪問的人的性別的數量來計劃適當的味道庫存。
語法
用於執行卡方檢驗的函式是chisq.test()。
在R語言中建立卡方檢驗的基本語法是 -
chisq.test(data)以下是所使用的引數的描述 -
- data是以包含觀察中變數的計數值的表的形式的資料。
例
我們將在“MASS”圖書館中獲取Cars93資料，該圖書館代表1993年不同型號汽車的銷售額。
library("MASS")
print(str(Cars93))當我們執行上面的程式碼，它產生以下結果 -
'data.frame': 93 obs. of 27 variables:
$ Manufacturer : Factor w/ 32 levels "Acura","Audi",..: 1 1 2 2 3 4 4 4 4 5 ...
$ Model : Factor w/ 93 levels "100","190E","240",..: 49 56 9 1 6 24 54 74 73 35 ...
$ Type : Factor w/ 6 上述結果表明資料集有很多因素變數，可以被認為是分類變數。 對於我們的模型，我們將考慮變數“AirBags”和“Type”。 在這裡，我們的目標是找出所售的汽車型別和安全氣囊型別之間的任何顯著的相關性。 如果觀察到相關性，我們可以估計哪種型別的汽車可以更好地賣什麼型別的氣囊。
# Load the library.
library("MASS")
# Create a data frame from the main data set.
car.data <- data.frame(Cars93$AirBags, Cars93$Type)
# Create a table with the needed variables.
car.data = table(Cars93$AirBags, Cars93$Type)
print(car.data)
# Perform the Chi-Square test.
print(chisq.test(car.data))當我們執行上面的程式碼，它產生以下結果 -
Compact Large Midsize Small Sporty Van
Driver & Passenger 2 4 7 0 3 0
Driver only 9 7 11 5 8 3
None 5 0 4 16 3 6
Pearson's Chi-squared test
data: car.data
X-squared = 33.001, df = 10, p-value = 0.0002723
Warning message:
In chisq.test(car.data) : Chi-squared approximation may be incorrect結論
結果顯示p值小於0.05，這表明字串相關。