R chisq.test() 函数 - 卡方检验
R 语言实例R chisq.test() 函数用于执行卡方检验，检验分类变量之间的独立性或拟合优度。
卡方检验常用于分析列联表中两个分类变量是否存在关联。
chisq.test() 函数语法格式如下：
chisq.test(x, y = NULL, correct = TRUE)
参数说明：
x 列联表（矩阵）或数值向量。
y 可选，第二个向量。
correct 是否使用 Yates 连续校正（仅 2x2 表），默认为 TRUE。
实例
# 创建列联表：性别与是否购买
# 购买 未购买
# 男性 40 20
# 女性 30 30
data_table <- matrix(c(40, 20, 30, 30), nrow = 2,
byrow = TRUE)
colnames(data_table) <- c("购买", "未购买")
rownames(data_table) <- c("男性", "女性")
print("列联表:")
print(data_table)
# 卡方检验
result <- chisq.test(data_table)
print(result)
# 购买 未购买
# 男性 40 20
# 女性 30 30
data_table <- matrix(c(40, 20, 30, 30), nrow = 2,
byrow = TRUE)
colnames(data_table) <- c("购买", "未购买")
rownames(data_table) <- c("男性", "女性")
print("列联表:")
print(data_table)
# 卡方检验
result <- chisq.test(data_table)
print(result)
执行以上代码输出结果为：
[1] "列联表:"
购买 未购买
男性 40 20
女性 30 30
Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
data: data_table
X-squared = 3.2812, df = 1, p-value = 0.07008
p 值 > 0.05，说明在 0.05 显著水平下，性别与购买行为之间没有显著关联。