> print(result) Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction data: contingency_table X-squared = 104, df = 1, p-value <2e-16
时间: 2024-04-15 22:25:04 浏览: 10
根据提供的结果,我们可以看到进行的是Pearson's Chi-squared test (带有Yates' continuity correction的皮尔逊卡方检验)。
具体解读如下:
- 数据:contingency_table(交叉表格)
- X-squared = 104:表示计算得到的卡方统计量为104
- df = 1:表示自由度为1
- p-value <2e-16:表示p值非常小(小于2乘以10的负16次方),即极其显著
根据结果,我们可以得出结论:在显著性水平为0.05下,我们可以拒绝原假设,即认为两个变量之间存在显著关联。
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Pearson's product-moment correlation data: cur_data$dependent and cur_independent_data t = 0.94813, df = 27, p-value = 0.3515 alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 95 percent confidence interval: -0.2001709 0.5123054 sample estimates: cor 0.1795039
根据你提供的数据,Pearson积矩相关系数为0.1795,p值为0.3515,置信区间为-0.2001到0.5123。由于p值大于0.05,我们不能拒绝原假设,即认为变量之间的相关性不显著。然而,需要注意的是,相关系数较低,置信区间跨越了0,这意味着不能完全排除变量之间存在某种程度上的相关性。因此,需要进一步分析数据,确定是否存在其他变量或因素可能影响变量之间的关系。
X^2 df P(> X^2) Likelihood Ratio 14.069 1 0.00017626 Pearson 418.000 1 0.00000000 Phi-Coefficient : 1 Contingency Coeff.: 0.71 Cramer's V : 1 解读一下以上内容
根据您提供的结果,我们可以对其进行解读:
1. Likelihood Ratio (似然比):计算结果表明似然比统计量 (Likelihood Ratio) 为14.069,自由度为1,p值为0.00017626。这个结果表示,在显著性水平为0.05的情况下,我们可以拒绝原假设,即认为两个分类变量之间存在关联性。
2. Pearson (皮尔逊卡方):计算结果表明皮尔逊卡方统计量 (Pearson) 为418.000,自由度为1,p值为0.00000000。与似然比统计量类似,这个结果也表示,在显著性水平为0.05的情况下,我们可以拒绝原假设,即认为两个分类变量之间存在关联性。
3. Phi-Coefficient (Phi系数):计算结果表明Phi系数为1。Phi系数是一种常用的相关系数,取值范围为-1到1。在这里,Phi系数为1表示两个分类变量之间存在完全的正相关关系。
4. Contingency Coefficient (列联系数):计算结果表明列联系数为0.71。列联系数也是一种常用的相关系数,取值范围为0到1。在这里,列联系数为0.71表示两个分类变量之间存在较强的相关关系。
5. Cramer's V (克拉默V系数):计算结果表明克拉默V系数为1。克拉默V系数是一种常用的相关系数,取值范围为0到1。在这里,克拉默V系数为1表示两个分类变量之间存在完全的相关关系。
综上所述,根据以上结果,我们可以得出结论:两个分类变量之间存在显著的关联性,且相关关系非常强。