数据帧上的R chisq.测试

我试图在下面的数据框（称为“habitat.re”）上运行chi-sqare分析，但是我有困难，因为我让它读取数据，但它给出了错误的结果，当我用$expected提示它时，它返回18个不同的列，而应该有3个（每个站点一个）

我所能找到的所有图库都将数据作为表格，但我自己无法正确转换

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chisq.test函数用于处理两个变量，在本例中为两列。如果您想比较所有三列，那么我想您可能会比较

1-2

、

2-3

、和

3-3

，例如

chisq.test(x=habitat.re$Gidgee, y=habitat.re$`Ian's Place`)
chisq.test(x=habitat.re$`Ian's Place`, y=habitat.re$`Saw Mulga`)
chisq.test(x=habitat.re$Gidgee, y=habitat.re$`Saw Mulga`)

实际上，只要输入上面的内容，就会直接向R控制台显示许多有用的信息，如下所示：

data:  habitat.re$Gidgee and y=habitat.re$`Ian's Place`
X-squared = 5.5569, df = 1, p-value = 0.01841

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足够低的

p值

可能表明这两个列实际上是相关的。

chisq.test函数用于处理两个变量，或者在这种情况下是两个列。如果您想比较所有三列，那么我想您可能会比较

1-2

、

2-3

、和

3-3

，例如

chisq.test(x=habitat.re$Gidgee, y=habitat.re$`Ian's Place`)
chisq.test(x=habitat.re$`Ian's Place`, y=habitat.re$`Saw Mulga`)
chisq.test(x=habitat.re$Gidgee, y=habitat.re$`Saw Mulga`)

实际上，只要输入上面的内容，就会直接向R控制台显示许多有用的信息，如下所示：

data:  habitat.re$Gidgee and y=habitat.re$`Ian's Place`
X-squared = 5.5569, df = 1, p-value = 0.01841

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足够低的

p值

可能表明这两列事实上是相关的。

Pearson卡方检验要求将数据框制作成一个矩阵表，其中只包含作为数值所需的变量。注意，我的数据框架称为“habitat.re”

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皮尔逊卡方检验要求将一个数据框制作成一个矩阵表，其中只包含您需要作为数值的变量。注意，我的数据框架称为“habitat.re”

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它仍然做同样的事情，它比较一个文字值的概率（例如，两者都有“14”的概率，而不是比较每组分数）。这个例子有眼睛颜色（x）和头发颜色（y），它们返回类别可能性的结果。这三列的类型是什么？是数值还是因子？它们是观察计数，我刚从CSV导入数据框，并对类（habitat.re$Gidgee）进行了一些重塑。它说“数值”它仍然做同样的事情，它比较一个文字值的概率（例如，两者都有“14”的概率，而不是比较各组得分）这个例子有眼睛的颜色（x）和头发的颜色（y），它们返回分类的可能性的结果。这三列的类型是什么？是数字还是因子？它们是观察计数，我刚从CSV导入数据框，并对类（habitat.re$Gidgee）进行了一些重塑。上面说“数字”你应该在问题中包含这些数据。你应该在问题中包含这些数据。

habitat.df