R实战|卡方检验及其可视化

R实战|卡方检验及其可视化

卡方检验

卡方检验是一种以  分布为基础的用途广泛的假设检验方法。是一种非参数检验方法。  检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。它的无效假设  为：观察频数与期望频数没有显著性差异。  检验主要有三个用途：单样本方差的同质性检验、独立性检验和适合性检验。

独立性检验 (Independence)

独立性检验评估的是，在一个列联表中，不成对的观测对象中的两个变量是不是相互独立的。

适合度检验 (Goodness of fit)

适合度检验展示了一个观察到的频率分布是否与一个理论分布不同。

可视化

# 安装并加载ggstatsplot包
install.packages('ggstatsplot')
library(ggstatsplot)

饼图

ggpiestats

该函数为类别变量创建饼图，图的副标题中包含列联表分析的结果(Pearson卡方检验用于受试者间设计，McNemar卡方检验用于受试者内设计)。如果只输入一个类别变量，则单样本比例检验(即卡方拟合优度检验)的结果将显示为副标题。

## 设置种子可重复
set.seed(123)

## 绘制
ggpiestats(
  data         = mtcars,
  x            = am,
  y            = cyl,
  package      = "wesanderson",
  palette      = "Royal1",
  title        = "Dataset: Motor Trend Car Road Tests", ## title for the plot
  legend.title = "Transmission", ## title for the legend
  caption      = "Source: 1974 Motor Trend US magazine"
)

默认 结果

✅ 描述(频率)✅ 推论统计 ✅ 效应量+置信区间 ✅ 适合度检验 ✅ 贝叶斯假设检验 ✅ 贝叶斯估计

grouped_ggpiestats

##单组内
set.seed(123)
grouped_ggpiestats(
  data         = mtcars,
  x            = cyl,
  grouping.var = am, ##分组变量
  label.repel  = TRUE, 
  package      = "ggsci", 
  palette      = "default_ucscgb"
)

柱状图

ggbarstats

# install.packages('hrbrthemes') 
set.seed(123)
library(ggplot2)

## plot
ggbarstats(
  data         = mtcars,
  x            = am,
  y            = cyl,
  title        = "Dataset: Motor Trend Car Road Tests", ## title for the plot
  legend.title = "Transmission", 
  xlab             = "am",
  ggtheme          = hrbrthemes::theme_ipsum_pub(),
  ggplot.component = list(ggplot2::scale_x_discrete(guide = ggplot2::guide_axis(n.dodge = 2))),
  palette          = "Set2"
)

grouped_ggbarstats

set.seed(123)
grouped_ggbarstats(
  data         = mtcars,
  x            = am,
  y            = cyl,
  grouping.var = vs,
  package      = "wesanderson",
  palette      = "Darjeeling2",
  ggtheme      = ggthemes::theme_tufte(base_size = 12)
)

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