列联表与独立性检验(一维列联表 二维列联表 三维列联表 ; 卡方检验 Fisher精确检验 Cochran-Mantel-Haenszel检验)

article/2025/9/8 21:26:44

文章目录

  • 列联表
    • 一维列联表
    • 二维列联表
    • 三维列联表
  • 独立性检验
    • 卡方检验
    • Fisher精确检验
    • Cochran-Mantel-Haenszel检验

列联表

列联表可以告诉你组成表格的各种变量组合的频数或比例

一维列联表

data <- with(Arthritis,table(Improved))  ## 简单的频数统计表dataprop.table(data)   ## 将频数转化为比例值prop.table(data)*100   ## 转化为百分比

在这里插入图片描述

二维列联表

data <- xtabs(~Treatment+Improved, data = Arthritis) ## 生成二维列联表
data
margin.table(data,1)
prop.table(data,1)
addmargins(data)      
addmargins(prop.table(data))   ## 添加所有变量的边际和
addmargins(prop.table(data,1),2)  ## 仅添加各行的边际和
addmargins(prop.table(data,1),1)  ## 仅添加各列的边际和library(gmodels)
CrossTable(Arthritis$Treatment,Arthritis$Improved)

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三维列联表

data <- xtabs(~Treatment+Improved+Sex, data = Arthritis)dataftable(data)margin.table(data,1)
margin.table(data,2)
margin.table(data,3)margin.table(data,c(1,3))ftable(prop.table(data,c(1,2)))ftable(addmargins(prop.table(data,c(1,2)),3))

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独立性检验

对列联表中各变量之间是否相关或独立进行检验

卡方检验


library(vcd)data <- xtabs(~Treatment+Improved, data = Arthritis) ## 生成二维列联表chisq.test(data)   ## 卡方检验data <- xtabs(~Sex+Improved, data = Arthritis) ## 生成二维列联表chisq.test(data)   ## 卡方检验

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P值小于0.05,代表变量间不独立

Fisher精确检验

data <- xtabs(~Treatment+Improved, data = Arthritis) ## 生成二维列联表fisher.test(data)

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Cochran-Mantel-Haenszel检验

data <- xtabs(~Treatment+Improved+Sex, data = Arthritis) ## 生成三维列联表mantelhaen.test(data)    ##必须是三维列联表

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参考文献

Kabacoff, R. (2016). R 语言实战. Ren min you dian chu ban she.


http://chatgpt.dhexx.cn/article/FmJ9iC5r.shtml

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