> x<-matrix(c(3,6,25,24),nrow = 2,ncol = 2) > chisq.test(X) Error: object 'X' not found

您的代码中有一个错误，您定义了一个名为 x 的矩阵，但是在运行卡方检验时却使用了 X 这个未定义的对象。请使用正确的变量名来运行卡方检验，如下所示：

x <- matrix(c(3, 6, 25, 24), nrow = 2, ncol = 2)
chisq.test(x)

这应该可以解决您遇到的问题。

相关问题

如何在R语言中执行R×C（列联表）的卡方检验？

在R语言中，你可以使用`chisq.test()`函数来执行列联表（行交叉分类数据）的卡方检验（Chi-squared test）。这个函数用于检查两个类别变量之间的关联性，通常用于评估独立性假设。

下面是一个基本的步骤：

1. 首先，你需要创建一个二维数组或矩阵，表示你的列联表。例如，如果你有两列数据，一列是分类变量A，另一列是分类变量B，可以像这样：

table_data <- matrix(c(频数_A1_B1, 频数_A1_B2, 频数_A2_B1, 频数_A2_B2), nrow=2, ncol=2)

2. 然后，调用`chisq.test()`函数，将你的列联表作为参数传入：

chi_square_result <- chisq.test(table_data)

3. `chi_square_result`返回一个列表，包含卡方统计量、p值、自由度等信息。你可以通过查看这个结果来了解变量A和B之间是否有显著关联：

print(chi_square_result$expected)  # 输出期望频率
print(chi_square_result$statistic)  # 输出卡方统计量
print(chi_square_result$p.value)   # 输出p值