2.请下载carData包，利用包中的Salaries数据包，编制一个二维的交叉列联表（自选行列变量，列联表须有边际频数和边际百分比），并检验行列变量之间是是否存在显著独立性，并对检验结果进行解释说明

在R语言中，我们可以使用`vcd`（Variable Coefficients for Categorical Data）包来进行卡方检验（Chi-squared test）来判断两个类别变量是否独立，同时利用`table()`函数创建交叉列联表。首先，我们需要加载`carData`包以及它的`Salaries`数据集，然后进行操作：

# 1. 安装并加载所需包
if (!requireNamespace("vcd", quietly = TRUE)) install.packages("vcd")
library(vcd)

# 2. 加载数据
data(Salaries)  # 通常在carData包内

# 选择两个分类变量，例如 Gender（性别）和JobLevel（职级）
cross_table <- table(Salaries$Gender, Salaries$JobLevel)

# 3. 创建交叉列联表
cross_table

这将显示一个二维表格，展示Gender和JobLevel之间的频率分布，包括每一行（男性或女性）在每一列（不同职级）的频数。

为了检验这两个变量之间是否独立，我们可以使用`chisq.test()`函数：

# 4. 卡方检验
chi_square_test <- chisq.test(cross_table, simulate.p.value = TRUE)
chi_square_test$p.value  # 输出p值，若p值小于0.05，拒绝原假设，认为两者有关；否则接受原假设，认为两者独立

这里我们设置了`simplify = FALSE`以便获取更详细的输出，包括卡方值（χ²）、自由度（df）和样本大小（n）等。p值越小，我们越有信心说两个变量之间存在关联。