R Chi-Square

Chi-Square Test用于分析由两个分类变量组成的频率表(即列联表)。Chi-Square Test评估两个变量的类别之间是否存在显着关系。

Chi-Square Test是一种统计方法，用于确定两个类别变量之间是否具有显着相关性。这些变量应来自同一人群，并且应归类为-Yes/No，Red/Green，Male/Female等。

 R 提供了 chisq.test()函数来执行Chi-Square Test。此函数以表格形式输入数据，其中包含观察值中变量的计数值。

在R中，chisq.test()函数具有以下语法:

chisq.test(data)

让我们看一个示例，在该示例中我们将获取"Mass"库中存在的Cars93数据。该数据代表1993年不同型号汽车的销量。

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

输出:

示例:

# 加载 Mass 库.  
library("MASS")  
# 从主数据集创建数据框。 
car_data<- data.frame(Cars93$AirBags, Cars93$Type)  
# 创建包含所需变量的表。 
car_data = table(Cars93$AirBags, Cars93$Type)   
print(car_data)  
# 执行Chi-Squre检验。  
print(chisq.test(car_data))  

输出: