如何用r语音做卡方拟合优度检验

Question

请问如何用r语言敲出上面的几个卡方检验的结果？主要是不太懂这几句话是什么意思，貌似这几个是卡方拟合优度检验，但我只会那种"抽不抽烟"与"患不患病"是否有关系的检验不知道这种该怎么做

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

首先，我们需要安装并加载必要的R包，然后导入数据。根据您提供的信息，似乎没有提供具体的数据文件，所以我将演示如何进行卡方检验的一般步骤。您可以将您的数据替换到相应的变量中。

# 安装并加载所需包
install.packages("readxl")
library(readxl)

# 假设数据存储在名为'data.xlsx'的Excel文件中，且数据分布在sheet1中
data <- read_excel("data.xlsx", sheet = 1)

# 分析前，请确保您的数据已经清洗和整理好，例如：列名正确，数值格式正确等。

接下来，我们来进行卡方拟合优度检验。这里，我们将针对两个例子进行解释，一个是单变量的，另一个是多变量的。由于您提到的“时间分布”似乎是一个连续变量，但卡方检验通常用于离散变量，所以我们将其转换为几个类别，然后进行卡方检验。

对于“2011-2017年泽普县肺结核病患者登记率时间分布”的卡方拟合优度检验，我们可以考虑将每个月的登记率视为独立的观察值，与期望值进行比较，看是否符合一定的分布（例如，均匀分布）。但是，由于数据是以百分比的形式给出的，我们首先需要计算每个季度的登记人数，然后将其除以总登记数，得到每个季度的期望值。

# 假设数据中的'registration_rate'是每月的登记率，'total_population'是总人口数
registration_rate <- data$registration_rate
total_population <- data$total_population

# 计算每一年的总登记数
annual_registrations <- sum(registration_rate * total_population)

# 将月份转换为季度
quarters <- cut(data$time, breaks = c(0, 3, 6, 9, 12, Inf), labels = c("Q1", "Q2", "Q3", "Q4"))

# 统计每季度的登记数
quarterly_registrations <- table(quarters)

# 计算每个季度的期望值
expected_counts <- annual_registrations / length(unique(quarters))

# 卡方拟合优度检验
chisq.test(quarterly_registrations, p = rep(1/length(expected_counts), length(expected_counts)))

对于“2011-2017年泽普县肺结核病患者性别和年龄分布”的卡方检验，我们可以考虑将性别（男/女）和年龄组（比如：0-5岁，6-15岁，...，75岁以上）作为交叉分类，构建一个二维列联表，然后进行卡方检验。

# 假设数据中'sex'是性别，'age_group'是年龄组
sex <- data$sex
age_group <- data$age_group

# 构建列联表
cross_table <- table(sex, age_group)

# 进行卡方检验
chisq.test(cross_table)

请注意，这里的例子都是基于假设的，因为您并未提供具体的表格数据。在实际操作时，请根据您的实际数据结构调整代码。如果您需要绘制图形，可以使用ggplot2包，但这里无法展示完整的图形，因为这是一个文本环境。您可以在R环境中运行相关代码查看图形。