类别变量分析

一个类别变量的拟合优度检验

只研究一个类别变量时，可利用卡方检验来判断个类别的观察频数与某一期望频数或理论频数是否一致——卡方拟合优度检验
该检验是利用卡方统计量判断某个类别变量中各类别的观察频数与某一期望频数或理论贫瘦是否一致，也可用来判断各类别的观察频数分数是否符合某一理论分布。

• 期望频数相等
  

chisq.test(example7_1$人数)

• 期望频数不等
  

chisq.test(example7_2$离婚家庭数,p=example7_2$期望比例)

两个类别变量的独立性检验

生成列联表->检验列联表

x<-c(126,158,35,34,82,65)
M<-matrix(x,nr=2,nc=3,byrow=TRUE,dimnames = list(c("满意","不满意"),c("东部","中部","西部")))
chisq.test(M)

count<-table(example7_3)
chisq.test(count)

两个类别变量的相关性度量

library(vcd)
assocstats(count)

标签：分析,频数,期望,变量,检验,example7,类别
来源： https://blog.csdn.net/weixin_51001898/article/details/121686601