基于R实现统计中的检验方法---卡方检验

本文介绍了卡方检验的基本概念,适用条件和分类,并通过R语言的chisq.test()函数展示了卡方独立性检验的实践。卡方检验用于判断分类变量之间是否存在显著相关性,包括适合性检验和独立性检验。文章还解答了关于卡方检验结果好坏的疑问,并提供了相关学习资源链接。

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作者:徐涛,19年应届毕业生,专注于珊瑚礁研究,喜欢用R各种清洗数据。

知乎:

https://www.zhihu.com/people/parkson-19/posts


前言

卡方检验是一种确定两个分类变量之间是否存在显着相关性的统计方法。就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度,实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小,卡方值越大,越不符合;卡方值越小,偏差越小,越趋于符合,若两个值完全相等时,卡方值就为0,表明理论值完全符合。


1.适用条件

1)每组的理论次数都要大于5;

2)

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