R 简明教程
R - Chi Square Test
Chi-Square test 是一种统计方法，用于确定两个分类变量之间是否存在显着相关性。这两个变量都应该来自同一人群，并且都应该是分类变量，例如是/否、男/女、红/绿等。
例如，我们可以创建一个包含人们冰淇淋购买模式的数据集，并尝试将人的性别与其偏好的冰淇淋口味相关联。如果找到相关性，我们可以了解来访者的性别数量，以此来规划合适的口味库存。
Syntax
用于执行卡方检验的函数是 chisq.test() 。
在 R 中创建卡方检验的基本语法为：
chisq.test(data)以下是所用参数的描述 -
-
data 是数据的表格形式，包含观察值中变量的计数值。
Example
我们将采用“MASS”库中的 Cars93 数据，其中表示 1993 年不同汽车型号的销售额。
library("MASS")
print(str(Cars93))当我们执行上述代码时，会产生以下结果 -
'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 ...以上结果显示数据集具有许多因子变量，这些变量可视为分类变量。对于我们的模型，我们将考虑变量“AirBags”和“Type”。在这里，我们旨在找出销售的汽车类型与其拥有的安全气囊类型之间的任何显着相关性。如果观察到相关性，我们可以估计哪种类型的汽车可以更好地销售哪种类型的安全气囊。
# 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))当我们执行上述代码时，会产生以下结果 -
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