R语言中的独立性检验

简介：
本文介绍如何在R语言中执行独立性检验，包括卡方检验的应用及其代码实现，帮助数据分析者验证变量间的关联性。 R语言提供了多种检验类别型变量独立性的方法，其中包括卡方独立性检验、Fisher精确检验以及Cochran-Mantel-Haenszel检验。 1. 卡方检验可以通过`chisq.test()`函数对二维表中的行变量和列变量进行独立性检验。具体数学原理不在这里讨论，但可以理解为原假设是两者之间没有关联。当P-值较小（例如p = 0.05），表示两个变量之间的无关可能性小于5%，即有95%的概率认为它们存在某种关系，从而拒绝原假设；反之如果P-值较大，则接受原假设，说明两变量间不存在显著联系。 此外，可以使用`library(vcd)`加载相关库，并通过`xtabs()`函数创建数据表以进行进一步分析。