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  • r×c列联表卡方检验
    2021-10-14 13:54:43

    R语言构建仿真列联表并进行卡方检验(chisq.test):检验两个分类变量是否独立、输出期望的列联表

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    列联表检验常用在生物统计学上,用来检验某种外界因素对原有实验是否存在显著影响。今天看到了一组实验,描述的因素是:对网页的优化,检验其是否对转化率有显著影响。
    在这里插入图片描述
    将数据写成列联表形式:
    可参考进行手算结果为4.58
    https://wenku.baidu.com/view/67c044c0d0d233d4b14e6999.html
    在这里插入图片描述
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    书本上的结果:检验统计量的值为4.58022,p值为0.03234,说明原版方案与测试方案有显著区别,即改进的因素起到了提升转化率的作用。

    import numpy as np
    from scipy.stats import chi2_contingency
    d = np.array([[37,376], [58,367]])
    chi2_contingency(d)
    
    (4.1256718858694255,
     0.04223724534272946,
     1,
     array([[ 46.81980907, 366.18019093],
            [ 48.18019093, 376.81980907]]))
    

    第一个值为卡方值,第二个值为P值,第三个值为自由度,第四个为与原数据数组同维度的对应理论值。这里的统计量与手算的不一样,需要加上correction=False才行

    chi2_contingency(d,correction=False)
    
    (4.580224257695749,
     0.032342981729914094,
     1,
     array([[ 46.81980907, 366.18019093],
            [ 48.18019093, 376.81980907]]))
    
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  • 列联表 一维列联表 二维列联表 三维列联表 独立性检验 卡方检验 Fisher精确检验 Cochran-Mantel-Haenszel检验

    列联表

    列联表可以告诉你组成表格的各种变量组合的频数或比例

    一维列联表

    data <- with(Arthritis,table(Improved))  ## 简单的频数统计表
    
    data
    
    prop.table(data)   ## 将频数转化为比例值
    
    prop.table(data)*100   ## 转化为百分比
    

    在这里插入图片描述

    二维列联表

    data <- xtabs(~Treatment+Improved, data = Arthritis) ## 生成二维列联表
    data
    margin.table(data,1)
    prop.table(data,1)
    addmargins(data)      
    addmargins(prop.table(data))   ## 添加所有变量的边际和
    addmargins(prop.table(data,1),2)  ## 仅添加各行的边际和
    addmargins(prop.table(data,1),1)  ## 仅添加各列的边际和
    
    library(gmodels)
    CrossTable(Arthritis$Treatment,Arthritis$Improved)
    

    在这里插入图片描述
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    三维列联表

    data <- xtabs(~Treatment+Improved+Sex, data = Arthritis)
    
    data
    
    ftable(data)
    
    margin.table(data,1)
    margin.table(data,2)
    margin.table(data,3)
    
    margin.table(data,c(1,3))
    
    ftable(prop.table(data,c(1,2)))
    
    ftable(addmargins(prop.table(data,c(1,2)),3))
    

    在这里插入图片描述
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    独立性检验

    对列联表中各变量之间是否相关或独立进行检验

    卡方检验

    
    library(vcd)
    
    data <- xtabs(~Treatment+Improved, data = Arthritis) ## 生成二维列联表
    
    chisq.test(data)   ## 卡方检验
    
    data <- xtabs(~Sex+Improved, data = Arthritis) ## 生成二维列联表
    
    chisq.test(data)   ## 卡方检验
    

    在这里插入图片描述
    P值小于0.05,代表变量间不独立

    Fisher精确检验

    data <- xtabs(~Treatment+Improved, data = Arthritis) ## 生成二维列联表
    
    fisher.test(data)
    

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    Cochran-Mantel-Haenszel检验

    data <- xtabs(~Treatment+Improved+Sex, data = Arthritis) ## 生成三维列联表
    
    mantelhaen.test(data)    ##必须是三维列联表
    

    在这里插入图片描述

    参考文献

    Kabacoff, R. (2016). R 语言实战. Ren min you dian chu ban she.

    展开全文
  • 数据来源: 图灵社区 ...1、创建列联表dat ("sample.csv") table(dat) 管道处理,用左边的数据生成表install.packages("dplyr") library(dplyr) dat %>% table //等价于 table(dat)独立性检验dat2 <- da

    数据来源:
    图灵社区
    http://www.ituring.com.cn/book/1809
    1、创建列联表

    dat <- read.csv("sample.csv")
     table(dat)
    

    管道处理,用左边的数据生成表

    install.packages("dplyr")
    library(dplyr)
     dat  %>% table //等价于 table(dat)

    独立性检验

    dat2 <- dat  %>% table
    chisq.test(dat2)
    结果是
    Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
    
    data:  dat2
    X-squared = 0.15476, df = 1, p-value = 0.694
    

    皮尔逊卡方检验的结果显示,p大于0.05.故不是小概率事件,不拒绝原假设,从而两因素是相互独立的。

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