R语言 批量卡方分析

在R语言中，可以使用chisq.test函数进行批量卡方分析。该函数可以用于比较观察到的频数与预期的频数之间的差异是否显著。在进行卡方分析前，需要准备一个观察到的频数矩阵，其中行表示不同的组或类别，列表示不同的水平或变量。下面是一个示例代码：

# 准备观察到的频数矩阵
observed <- matrix(c(26, 51, 75, 63, 38, 17, 9), nrow = 1)

# 准备预期的频数矩阵
expected <- matrix(c(0.0854, 0.2102, 0.2585, 0.2120, 0.1304, 0.0641, 0.0394), nrow = 1)

# 进行卡方分析
result <- chisq.test(x = observed, p = expected)

# 打印结果
print(result)

上述代码中，observed是观察到的频数矩阵，expected是预期的频数矩阵。chisq.test函数会计算卡方值、自由度和p值，并将结果存储在result变量中。你可以通过打印result来获取卡方分析的结果，其中包括卡方值(X-squared)、自由度(df)和p值(p-value)。

请注意，这只是一个示例代码，具体的使用方法可能因数据和需求的不同而有所变化。你可以根据自己的数据和需求进行适当地修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [逻辑回归批量单因素和多因素结果OR值，](https://download.csdn.net/download/m0_52346369/85237805)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [R语言卡方检验最全总结](https://blog.csdn.net/Ayue0616/article/details/127588413)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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