R语言 epiDisplay软件包中的数据集Oswego包含有关不同的食物中毒爆发的信息。使用卡方检验(chi-square test)显著关联分析哪些食物或饮料会导致食物中毒?
时间: 2024-09-30 11:06:23 浏览: 27
在R语言中,如果你想要使用epiDisplay软件包中的Oswego数据集进行食物中毒与食物或饮料之间的关联分析,可以首先加载数据并探索其结构。假设数据已经按照食物类别分组,并且每种食物对应一个二元变量(例如,0表示未发生中毒,1表示发生了中毒)。卡方检验通常用于计数数据的独立性检验,比如这里的食物中毒事件与特定食物的关系。
下面是一个简单的步骤指南:
1. **加载数据**:
```R
library(epiDisplay)
data(Oswego)
```
2. **数据预处理**:
确保食物类别已经被编码为可以用于卡方检验的形式,可能需要将分类数据转换为哑变量或者创建一个表示是否发生中毒的列。
3. **选择列**:
从数据集中选择涉及食物或饮料的列,以及对应的中毒事件列。
4. **应用卡方检验**:
对于每个选定的食物或饮料,你可以使用`chisq.test()`函数进行单变量卡方检验,或者对所有食物或饮料同时做交叉表分析(contingency table):
```R
food_columns <- c("food_column_1", "food_column_2", ...) # 替换为实际的食物列名
chisq_results <- lapply(food_columns, function(col) {
chisq_test(Oswego[[col]], Oswego$food_poisoned)
})
```
5. **解读结果**:
`chisq_test()`会返回一个包含卡方统计量、p值和自由度的结果。如果p值小于预先设定的显著性水平(如0.05),则认为食物与中毒之间存在显著关联。
6. **可视化**:
可能还需要绘制交叉表(contingency table)或累积频数图(frequency plot)以便直观地展示结果。
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