在 R 中创建 chisq.test() 时出错 - 参数的“类型”（字符）无效

Question

我正在创建一个名为 Comp1 的 data.frame 独立性卡方检验，其中包含两个二进制变量和 13109 obs。

在根据人口统计数据对消费者进行聚类之前，我正在使用该测试。如果这两个变量相互依赖，那么某些值将在一个簇中。这两个变量是另一个 data.frame 的子集，有 36 个变量。

我收到一条错误消息，提示 data.frame 有 character 变量，而不是 str() 函数显示的 factors。

为什么错误提示 data.frame 具有 character 值？

数据：

> str(Comp1)
'data.frame':   13109 obs. of  2 variables:
 $ HomeOwnerStatus: Factor w/ 2 levels "Own","Rent": 1 2 2 2 1 2 1 1 2 2 ...
 $ MaritalStatus  : Factor w/ 2 levels "Married","Single": 2 1 1 1 2 1 2 1 1 1 ...

示例：

> #Create dataset
> homeownerstatus <- c("Own", "Rent", "Own", "Own", "Rent", "Own")
> maritalstatus <- c("Married", "Married", "Married", "Single", "Single", "Married")
> Comp1 <- data.frame(homeownerstatus, maritalstatus)

解决方案出错：

> #Test binary variables for independence 
> #Create matrix from data.frame
> DF4 <- as.matrix(Comp1)
> #Comparison of marital status and home owner status
> #Perform chi-squared test for independence of two variables
> chisq.test(table(Comp1))

    Chi-squared test for given probabilities

data:  table(DF4)
X-squared = 295149.5, df = 71, p-value < 2.2e-16

Answer 1

chisq.test either 想要 both 的 x 和 y 参数的因子向量或matrix 或data.frame 用于x 参数。当 data.frame 被传递时，它会被函数 as.matrix 转换为 matrix。此步骤将 data.frame 中的因子列强制转换为字符。

> as.matrix(Comp1)
     homeownerstatus maritalstatus
[1,] "Own"           "Married"    
[2,] "Rent"          "Married"    
[3,] "Own"           "Married"    
[4,] "Own"           "Single"     
[5,] "Rent"          "Single"     
[6,] "Own"           "Married"

所以，我的建议是传递两个因子向量：

chisq.test(Comp1$homeownerstatus, Comp1$maritalstatus)

        Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction

data:  Comp1$homeownerstatus and Comp1$maritalstatus
X-squared = 0, df = 1, p-value = 1

Warning message:
In chisq.test(Comp1$homeownerstatus, Comp1$maritalstatus) :
  Chi-squared approximation may be incorrect

编辑

当您将矩阵或 data.frame 传递给 x 参数时，该对象将被视为列联表，这不是您想要的。您有两个二进制变量，应计算其列联表，然后根据卡方检验进行测试。因此，您应该如上所述传递每个因子向量，或者，计算列联表并将其传递给chisq.test。

chisq.test(table(Comp1))