如何使用dplyr在函数中执行描述符和卡方检验

我的问题与[here][1]类似，但只要dplyr改变了做事的方式，我相信我的问题是原创的，可以帮助其他人

首先，我试图在一个函数中，报告描述性统计数据并运行一些统计推断测试，如卡方检验

这种语法非常有效：

> desc_chi <- function(group_var) {   group_var <- enquo(group_var)   j
> <- dataset %>% 
>     group_by(!!group_var) %>% 
>     summarise(n = n())   print(j) } 
desc_chi(GENDER)

>desc_chi group_by（！！group_var）%>%
>摘要（n=n（））打印（j）}
描述（性别）

但当我添加卡方检验时，它会停止并报告错误：

desc_chi <- function(group_var) {
  group_var <- enquo(group_var) 
  j <- dataset %>% 
    group_by(!!group_var) %>% 
    summarise(n = n(),
      pvalue=chisq.test(.$LOCATION, .$group_var))
  print(j)
}

desc_chi这个怎么样

 desc_chi <- function(dataset, group_var) {   
  group_var <- enquo(group_var)   
  dataset %>% 
      group_by(!!group_var) %>% 
      summarise(n = n()) %>% 
      mutate(chisq_pval = chisq.test(n)$p.value)   
 } 


mtcars %>% 
     desc_chi(cyl)


# A tibble: 3 x 3
    cyl     n chisq_pval
   <dbl> <int>      <dbl>
1  4.00    11      0.315
2  6.00     7      0.315
3  8.00    14      0.315

desc_chi%
总结（n=n（））%>%
突变（chisq_pval=chisq.测试（n）$p.值）
} 
mtcars%>%
描述（共青团）
#一个tibble:3x3
中国青年团
1  4.00    11      0.315
2  6.00     7      0.315
3  8.00    14      0.315
谢谢，@adam black，我花了一上午的时间试图得到这个结果，你解决了这个问题！！！！很高兴我能帮忙！是否可以将此代码更改为类似chisq.test（variable1，group_var）的代码？这个组由一个函数定义！再次谢谢你喜欢这样吗？测试您只需使用
count（！！group\u var）
而不是分组和汇总。