在R语言中使用Cochran-Mantel-Haenszel检验进行分类变量的独立性检验

R语言中的Cochran-Mantel-Haenszel检验

最新推荐文章于 2025-07-03 23:34:09 发布

DarcyCode

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文章标签： R语言

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本文详细介绍了如何在R语言中使用Cochran-Mantel-Haenszel(CMH)检验来测试两个分类变量的独立性。CMH检验是一种适用于控制混淆因素的卡方检验方法。通过创建数据框，然后使用R的函数进行检验，分析结果包括卡方统计量、p值等，帮助判断变量间是否存在关联。

在R语言中使用Cochran-Mantel-Haenszel检验进行分类变量的独立性检验

Cochran-Mantel-Haenszel（CMH）检验是一种常用的统计方法，用于检验两个分类变量之间的独立性。它是一种常用的卡方检验方法，适用于控制一个或多个混淆因素的情况。在R语言中，可以使用mantelhaen.test函数进行CMH检验。

下面我们将详细介绍如何使用R语言进行CMH检验，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备数据，确保数据以适当的格式加载到R环境中。假设我们有两个分类变量var1和var2，它们的观测值存储在数据框data中。

# 准备数据
data <- data.frame(var1 = c("A", "B", "A", "B", "A"),
                   var2 = c("X", "Y", "Y", "X", "X"))

# 查看数据框内容
print(data)

上述代码创建了一个包含两个变量var1和var2的数据框data。它们的观测值分别是"A"、“B"和"X”、“Y”。你可以根据你的实际数据进行调整。

接下来，我们可以使用mantelhaen.test函数进行CMH检验。该函数需要两个变量作为输入，并返回包含CMH检验结果的对象。

# 进

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