R中的卡方 - 测试一列的差异

Question

我对 R 还很陌生，所以遇到了一些初期问题。我创建了一个计数表，其中显示了不同类别的两个组（成员和非成员）的计数：

countbenefits <- table(perceptions$VOI.member, perceptions$Advantages)
countbenefits

    Community/\nteamwork Don't know Environment Future Generations None Other Personal benefits Village benefits
  Member                        6         15          31                  4   49     4                22                2
  Non-member                    0         51          10                  2   11     0                10                0

我想做的是测试成员和非成员在每个类别中的显着差异，例如，环境的成员和非成员之间是否存在显着差异。我认为我最好为此使用卡方，但无法在 R 中从这张表中计算出如何做到这一点。

仅在所有类别之间使用卡方函数测试，这不是我想做的。

任何帮助将不胜感激

谢谢！

Answer 1

如chisq.test 的文档中所述：如果您向chisq.test 提供一个二维对象（如您的表格），则使用独立性的卡方检验（如您所见）。由于此测试是否两个随机变量是独立的，因此对于我们只剩下一个 RV（成员/非成员数）的一个类别没有意义。

如果您一次只查看一个类别，则只能测试成员/非成员的数量是否遵循特定分布。在您的情况下，这可能是二项分布（您有两个结果）。所以我建议你使用binom.test。

但是，也可以使用卡方检验的拟合优度变体。为此，您只提供有问题的表格列以及chisq.test 的p 参数。但是请注意，您只会得到近似结果（与卡方一样）。我之前提到的二项式检验会给你精确的 p 值。