R - 卡方检验：初学者指南

你好，有抱负的数据分析师和R语言爱好者！我很高兴能成为你探索R语言中迷人的卡方检验世界的向导。作为一位教授计算机科学超过十年的老师，我见证了无数学生在掌握这些概念时眼前一亮的时刻。那么，让我们跳进去，创造一些统计魔法吧！

R - Chi Square Tests

什么是卡方检验？

在我们开始编码之前，先来了解一下卡方检验是什么。想象你在嘉年华会上，你怀疑投币游戏是作弊的。卡方检验就像你的统计侦探，帮助你确定你所期望的（一个公平的硬币）和你所观察到的（可能太多正面）之间是否有显著差异。

在R中，我们使用卡方检验来分析分类数据并测试变量之间的独立性。就像在问：“这两样东西有关系，还是只是巧合？”

R语言入门

如果你是R语言的新手，别担心！把R想象成你非常聪明计算器。我们从基础开始，逐步学习。

安装R和RStudio

首先，你需要安装R和RStudio。这就像设置你的统计实验室。安装完成后，打开RStudio，你就可以开始学习了！

R中的卡方检验：语法与示例

现在，让我们动手写一些真正的R代码。我们将探索语法并一步一步地讲解示例。

基本语法

以下是R中卡方检验的一般结构：

chisq.test(x, y = NULL, correct = TRUE)

其中：

x 是你的数据（通常是表格或矩阵）
y 是可选的，当你有两个向量时使用
correct 对2x2表格应用Yates连续性校正

如果这看起来像是一堆字母汤，别担心。我们会通过示例来分解它！

示例1：拟合度检验

我们从简单的例子开始。假设我们抛硬币100次，得到60次正面和40次反面。这枚硬币公平吗？

# 观察到的频数
observed <- c(60, 40)

# 期望的频数（公平硬币的50-50）
expected <- c(50, 50)

# 执行卡方检验
result <- chisq.test(observed, p = expected/sum(expected))

# 打印结果
print(result)

运行这段代码时，你会看到类似以下内容：

给定概率的卡方检验

数据： observed
X-squared = 4, df = 1, p-value = 0.0455

这意味着什么？p值小于0.05，表明我们的硬币可能并不公平！

示例2：独立性检验

现在，让我们来处理一个更复杂的问题。假设我们在研究性别和编程语言偏好之间的关系。

# 创建一个列联表
data <- matrix(c(30, 10, 15, 25), nrow = 2,
dimnames = list(Gender = c("男性", "女性"),
Language = c("Python", "R")))

# 执行卡方检验
result <- chisq.test(data)

# 打印结果
print(result)

这段代码将输出：

带Yates连续性校正的皮尔逊卡方检验

数据： data
X-squared = 9.0751, df = 1, p-value = 0.002593

低的p值表明，在我们的样本中，性别和编程语言偏好之间可能存在显著的关系。

高级技巧和可视化

当你对卡方检验越来越熟悉时，可以探索更多高级技巧：

残差分析

残差帮助我们理解哪些单元格对卡方统计量的贡献最大：

# 执行卡方检验
result <- chisq.test(data)

# 计算并打印残差
print(result$residuals)

可视化结果

一幅图胜过千个p值！让我们创建一个马赛克图：

library(ggplot2)
library(ggmosaic)

ggplot(data = as.data.frame(data)) +
geom_mosaic(aes(x = product(Gender, Language), fill = Gender)) +
labs(title = "性别与编程语言偏好")

这将创建一个美丽的马赛克图，直观地表示你数据中的关系。

卡方检验中的常用方法

下面是一个总结卡方检验中常用方法的表格：

方法	描述	使用场景
拟合度检验	测试观察频数是否与期望频数匹配	测试骰子是否公平
独立性检验	测试两个分类变量是否相关	分析调查响应
同质性检验	测试不同群体是否具有相同特征的比例	比较不同组的处理效果

结论

恭喜你！你已经迈出了进入R语言卡方检验世界的第一步。记住，统计学就像学习一门新语言——需要练习，但很快你就能流利地使用p值和残差进行交流！

在你继续旅程时，不要忘记：

总是可视化你的数据
在解释结果时，对样本量小的数据要谨慎
在得出结论时考虑数据的上下文

继续实验，保持好奇心，很快你就能像专业人士一样在数据中挖掘见解。快乐编码，愿p值永远在你这边！

Credits: Image by storyset

上一教程:

R - 生存分析