R语言列联表的统计分析及假设检验

最新推荐文章于 2024-08-09 22:13:26 发布

CodeRoarX

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍了如何使用R语言进行列联表的统计分析和假设检验，包括创建列联表、计算比例、卡方检验、Fisher确切检验以及可视化工具莫尔斯图的使用，旨在帮助理解并分析分类变量间的关系。

R语言列联表的统计分析及假设检验

在数据分析中，列联表是一种常用的统计工具，用于探索两个或多个分类变量之间的关系。R语言提供了丰富的函数和包，可以方便地进行列联表的统计分析和假设检验。本文将介绍如何使用R语言进行列联表的统计分析，并进行相关的假设检验。

首先，我们需要准备数据。假设我们有两个分类变量A和B，我们希望分析它们之间的关系。我们可以使用以下代码生成一个示例数据集：

# 生成示例数据集
set.seed(123)
A <- sample(c("Yes", "No"), 100, replace = TRUE)
B <- sample(c("Male", "Female"), 100, replace = TRUE)
data <- data.frame(A, B)

生成的数据集包含了两个变量A和B，每个变量有100个观测值。其中A和B的取值范围分别为"Yes"和"No"，“Male"和"Female”。

接下来，我们可以使用R语言中的table()函数创建列联表，并使用prop.table()函数计算各个单元格的比例。代码如下：

# 创建列联表
cross_table <- table(data$A, data$B)

# 计算各单元格比例
prop_table <- prop.table(cross_table)

通过上述代码，我们得到了列联表cross_table和对应的

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