Chisq.test()

在 R 语言中，chisq.test() 函数用于执行卡方检验（Chi-squared test）。卡方检验是一种用于评估观察值与期望值之间的差异的统计方法，常用于分析分类变量之间的关联性。下面是对 chisq.test() 函数的参数进行详细介绍和举例：

函数语法：

chisq.test(x, y = NULL, correct = TRUE, p = rep(1/length(x), length(x)), ...)

参数说明：

• x：一个数据向量或者一个数据矩阵。如果是向量，则表示单个分类变量的观察值；如果是矩阵，则表示多个分类变量之间的关联表。

c=(38, 24, 18, 18, 2)；期望值系统自动汇总观测值，乘以期望值的概率分布间接求得

• y：可选参数，当 x 是一个数据矩阵时，y 是一个数据向量，用于表示分类变量的配对信息。

• correct：一个逻辑值，用于指定是否应用连续性校正（continuity correction）。默认为 TRUE，表示应用连续性校正。

• p：一个概率向量，用于指定理论期望值的概率分布，即期望频次的概率。默认情况下，每个分类的概率相等

c=(0.40, 0.20, 0.20, 0.15, 0.05)

• ...：其他参数，用于传递给 chisq.test() 函数的选项。

返回值： 函数返回一个包含卡方检验结果的对象，其中包括卡方统计量、自由度、p 值等。

示例： 下面是一个使用 chisq.test() 函数进行卡方检验的示例：

# 创建一个分类变量的观察值向量
x <- c(10, 15, 5, 8)

# 使用 chisq.test() 进行卡方检验
result <- chisq.test(x)

# 打印卡方检验结果
print(result)

在上述示例中，我们创建了一个分类变量的观察值向量 x，表示不同类别的频数。然后，我们使用 chisq.test() 函数对观察值进行卡方检验。最后，我们打印出卡方检验的结果。

请注意，chisq.test() 函数还可以用于分析多个分类变量之间的关联性，此时 x 参数应该是一个数据矩阵，每一列代表一个分类变量的观察值。你可以根据实际需要传递不同的参数来执行相应的卡方检验，并根据检验结果进行数据分析和解释。

卡方的拟合优度检验

一个类别变量，检验样本能多大程度代表总体。

卡方的独立性检验

两个类别变量，看类别间是否相互独立。H_1：两个类别变量不是相互独立，对备用假设有主观偏好，不然不会设置更为严格的证明条件，从而增加H1的说服力。

先构建类别频次矩阵