对数据框执行卡方检验

本文介绍了对数据框执行卡方检验的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！

问题描述

我有这个data.frame：

I have this data.frame:

df <- data.frame(xy = c("x", "y"), V1  = c(3, 0), V2 = c(0, 0), V3 = c(5, 0), V4 = c(5, 2))
df
  xy V1 V2 V3 V4
1  x  3  0  5  5
2  y  0  0  0  2

我想知道，如果 x 或 y 更多地与 V1 ， V2 ， V3 或 V4 。为了测试这个，我可以使用卡方。

I want to know if x or y is more associated with any of V1, V2, V3 or V4. To test this, I can use a chi-squared.

这是我试过的，没有哪个工作：

This is what I've tried, none of which work:

chisq.test(df)
chisq.test(as.matrix(df))
chisq.test(as.table(df))

如何在 df ？

`推荐答案`

以下两项工作（您需要删除第一列）：

Both of following work (you need to remove first column):

chisq.test(df[,-1])
chisq.test(as.matrix(df[,-1]))

> chisq.test(df[,-1])

        Pearson's Chi-squared test

data:  df[, -1]
X-squared = NaN, df = 3, p-value = NA

Warning message:
In chisq.test(df[, -1]) : Chi-squared approximation may be incorrect
>
>
>
>
>
> chisq.test(as.matrix(df[,-1]))

        Pearson's Chi-squared test

data:  as.matrix(df[, -1])
X-squared = NaN, df = 3, p-value = NA

Warning message:
In chisq.test(as.matrix(df[, -1])) :
  Chi-squared approximation may be incorrect
>

                        这篇关于对数据框执行卡方检验的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！