Тест хи-квадрат – это статистический метод, используемый для определения наличия значимой связи между двумя категориальными переменными. Он широко используется в различных областях, таких как социальные науки, биология и исследования рынка. В этой статье мы рассмотрим пять различных методов расчета значения хи-квадрат на языке программирования R, а также приведем примеры кода.

Метод 1. Функция chisq.test()
R предоставляет встроенную функцию chisq.test(), которая выполняет тест хи-квадрат и возвращает статистику хи-квадрат, p-значение и другие данные. релевантная информация. Вот пример:

# Example data
data <- matrix(c(10, 20, 30, 40), nrow = 2)
# Perform chi-square test
result <- chisq.test(data)
# Extract chi-square value
chi_square <- result$statistic
# Print the result
print(chi_square)

Метод 2: функция CrossTable() из пакета gmodels
Пакет gmodels в R предоставляет функцию CrossTable(), которая вычисляет значение хи-квадрат и создает таблицу непредвиденных обстоятельств. Вот пример:

# Install and load the gmodels package
install.packages("gmodels")
library(gmodels)
# Example data
data <- matrix(c(10, 20, 30, 40), nrow = 2)
# Calculate chi-square value
result <- CrossTable(data)
# Extract chi-square value
chi_square <- result$chisq
# Print the result
print(chi_square)

Метод 3: расчет вручную
Вы также можете рассчитать значение хи-квадрат вручную, следуя формуле. Вот пример:

# Example data
observed <- matrix(c(10, 20, 30, 40), nrow = 2)
# Calculate expected frequencies
row_totals <- rowSums(observed)
col_totals <- colSums(observed)
total <- sum(observed)
expected <- outer(row_totals, col_totals) / total
# Calculate chi-square value
chi_square <- sum((observed - expected)^2 / expected)
# Print the result
print(chi_square)

Метод 4: функция chisq.test() с фреймами данных
Если ваши данные представлены в форме фрейма данных, вы можете использовать функцию chisq.test() непосредственно для интересующих столбцов. Вот пример:

# Example data frame
data <- data.frame(Category = c("A", "B", "A", "B"),
                   Outcome = c("Yes", "Yes", "No", "No"))
# Perform chi-square test
result <- chisq.test(data$Category, data$Outcome)
# Extract chi-square value
chi_square <- result$statistic
# Print the result
print(chi_square)

Метод 5: Пакет vcd
Пакет vcd предоставляет различные функции для категориального анализа данных, включая тесты хи-квадрат. Вот пример:

# Install and load the vcd package
install.packages("vcd")
library(vcd)
# Example data
data <- matrix(c(10, 20, 30, 40), nrow = 2)
# Calculate chi-square value
result <- chisq.test(data)
# Extract chi-square value
chi_square <- result$statistic
# Print the result
print(chi_square)

В этой статье мы рассмотрели пять различных методов расчета значения хи-квадрат в R. Мы рассмотрели встроенную функцию chisq.test(), функцию CrossTable() из пакета gmodels, расчет вручную с использованием chisq..test() с кадрами данных и пакетом vcd. Понимая и используя эти методы, вы сможете выполнять тесты хи-квадрат и эффективно анализировать категориальные данные в R.