卡方检验(Goodness of Fit, GOF)是一种统计学方法,用于检验观察频数与期望频数之间的差异是否显著,从而判断样本数据是否符合某种理论分布或假设。
卡方检验的基本思想是通过比较观察频数与期望频数的差异,构建卡方统计量,并根据该统计量的分布(通常是卡方分布)来判断原假设是否成立。
在R中,可以使用chisq.test()
函数进行卡方检验。以下是一个简单的示例:
# 示例数据
observed <- c(18, 14, 16) # 观察频数
expected <- c(20, 15, 15) # 期望频数
# 进行卡方检验
result <- chisq.test(observed, p = expected / sum(expected))
# 输出结果
print(result)
通过以上方法,你可以在R中正确地进行卡方检验,并根据结果做出相应的统计推断。
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