R語言 卡方檢驗
2022-06-16 16:13 更新
卡方檢驗是一種確定兩個分類變量之間是否存在顯著相關性的統(tǒng)計方法。 這兩個變量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數(shù)據(jù)集，并嘗試將一個人的性別與他們喜歡的冰淇淋的味道相關聯(lián)。 如果發(fā)現(xiàn)相關性，我們可以通過了解訪問的人的性別的數(shù)量來計劃適當?shù)奈兜缼齑妗?
語法
用于執(zhí)行卡方檢驗的函數(shù)是chisq.test()。在R語言中創(chuàng)建卡方檢驗的基本語法是 -
chisq.test(data)
以下是所使用的參數(shù)的描述 -
data是以包含觀察中變量的計數(shù)值的表的形式的數(shù)據(jù)。
例
我們將在“MASS”圖書館中獲取Cars93數(shù)據(jù)，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(zhí)行上面的代碼，它產(chǎn)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 levels "Compact","Large",..: 4 3 1 3 3 3 2 2 3 2 ... $ Min.Price : num 12.9 29.2 25.9 30.8 23.7 14.2 19.9 22.6 26.3 33 ... $ Price : num 15.9 33.9 29.1 37.7 30 15.7 20.8 23.7 26.3 34.7 ... $ Max.Price : num 18.8 38.7 32.3 44.6 36.2 17.3 21.7 24.9 26.3 36.3 ... $ MPG.city : int 25 18 20 19 22 22 19 16 19 16 ... $ MPG.highway : int 31 25 26 26 30 31 28 25 27 25 ... $ AirBags : Factor w/ 3 levels "Driver & Passenger",..: 3 1 2 1 2 2 2 2 2 2 ... $ DriveTrain : Factor w/ 3 levels "4WD","Front",..: 2 2 2 2 3 2 2 3 2 2 ... $ Cylinders : Factor w/ 6 levels "3","4","5","6",..: 2 4 4 4 2 2 4 4 4 5 ... $ EngineSize : num 1.8 3.2 2.8 2.8 3.5 2.2 3.8 5.7 3.8 4.9 ... $ Horsepower : int 140 200 172 172 208 110 170 180 170 200 ... $ RPM : int 6300 5500 5500 5500 5700 5200 4800 4000 4800 4100 ... $ Rev.per.mile : int 2890 2335 2280 2535 2545 2565 1570 1320 1690 1510 ... $ Man.trans.avail : Factor w/ 2 levels "No","Yes": 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 ... $ Fuel.tank.capacity: num 13.2 18 16.9 21.1 21.1 16.4 18 23 18.8 18 ... $ Passengers : int 5 5 5 6 4 6 6 6 5 6 ... $ Length : int 177 195 180 193 186 189 200 216 198 206 ... $ Wheelbase : int 102 115 102 106 109 105 111 116 108 114 ... $ Width : int 68 71 67 70 69 69 74 78 73 73 ... $ Turn.circle : int 37 38 37 37 39 41 42 45 41 43 ... $ Rear.seat.room : num 26.5 30 28 31 27 28 30.5 30.5 26.5 35 ... $ Luggage.room : int 11 15 14 17 13 16 17 21 14 18 ... $ Weight : int 2705 3560 3375 3405 3640 2880 3470 4105 3495 3620 ... $ Origin : Factor w/ 2 levels "USA","non-USA": 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 ... $ Make : Factor w/ 93 levels "Acura Integra",..: 1 2 4 3 5 6 7 9 8 10 ...
上述結果表明數(shù)據(jù)集有很多因素變量，可以被認為是分類變量。 對于我們的模型，我們將考慮變量“AirBags”和“Type”。 在這里，我們的目標是找出所售的汽車類型和安全氣囊類型之間的任何顯著的相關性。 如果觀察到相關性，我們可以估計哪種類型的汽車可以更好地賣什么類型的氣囊。
# 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(zhí)行上面的代碼，它產(chǎn)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值小于0.05，這表明字符串相關。
以上內(nèi)容是否對您有幫助：
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