当您的数据是观察列表时，R中的卡方检验

【问题标题】：chi square test in R when your data is a list of observations当您的数据是观察列表时，R中的卡方检验
【发布时间】：2013-02-25 08:19:33
【问题描述】：

当您的数据采用观察列表的形式时，是否可以在 R 中计算卡方？我的意思是，如果你知道十字架，就很容易得到卡方。例如，如果您进行一项调查并询问性别和真假问题，则只需要四个数字即可计算卡方。相反，我有两列数据，每个受访者的答案。是否可以从这种数据结构中得到卡方，还是必须转换它？

如果我必须将其转换为 R，有人知道另一种语言可以让我直接得到卡方吗？

【问题讨论】：

如果您有“原始”数据，则必须计算交叉表，例如使用 table 函数。我认为这是进行卡方检验最常用的方法。

标签： r statistics chi-squared pearson

【解决方案1】：

如果您在将数据放入chisq.test 之前使用表格，您应该没问题

# Create some fake 'raw' data
dat <- data.frame(gender = sample(c("M","F"), 100,rep = T), ans = as.logical(rbinom(100,1,.3)))
head(dat)
# just use table to get the data into the form needed
chisq.test(table(dat))

【讨论】：

太棒了，谢谢大家。相关问题 - 是否有命令循环遍历列并计算一列与所有其他列的卡方？甚至更好，对于每列反对其他？或者，你需要使用循环吗？
@user2047228 combn(names(dat),2,FUN=function(x) {idx=c(x); print(idx); chisq.test(table(dat[,idx]))})
@topchef 我不确定代码是否完成了它应该做的事情。
试一试并报告任何问题。