R-カイ二乗検定
Chi-Square testは、2つのカテゴリ変数がそれらの間に有意な相関関係があるかどうかを判断するための統計的方法です。これらの変数は両方とも同じ母集団からのものである必要があり、-はい/いいえ、男性/女性、赤/緑などのカテゴリである必要があります。
たとえば、人々のアイスクリームの購入パターンを観察したデータセットを作成し、人の性別と好みのアイスクリームの味を相関させることができます。相関関係が見つかった場合、訪問する人々の性別の数を知ることにより、フレーバーの適切な在庫を計画することができます。
構文
カイ二乗検定の実行に使用される関数は次のとおりです。 chisq.test()。
Rでカイ2乗検定を作成するための基本的な構文は次のとおりです。
chisq.test(data)以下は、使用されるパラメーターの説明です-
data は、観測値の変数のカウント値を含むテーブル形式のデータです。
例
1993年のさまざまなモデルの自動車の販売を表す「MASS」ライブラリのCars93データを取得します。
library("MASS")
print(str(Cars93))上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます-
'data.frame': 93 obs. of 27 variables:
$ Manufacturer : Factor w/ 32 levels "Acura","Audi",..: 1 1 2 2 3 4 4 4 4 5 ...
$ Model : Factor w/ 93 levels "100","190E","240",..: 49 56 9 1 6 24 54 74 73 35 ...
$ Type : Factor w/ 6 levels "Compact","Large",..: 4 3 1 3 3 3 2 2 3 2 ...
$ Min.Price : num 12.9 29.2 25.9 30.8 23.7 14.2 19.9 22.6 26.3 33 ...
$ Price : num 15.9 33.9 29.1 37.7 30 15.7 20.8 23.7 26.3 34.7 ...
$ Max.Price : num 18.8 38.7 32.3 44.6 36.2 17.3 21.7 24.9 26.3 36.3 ...
$ MPG.city : int 25 18 20 19 22 22 19 16 19 16 ...
$ MPG.highway : int 31 25 26 26 30 31 28 25 27 25 ...
$ AirBags : Factor w/ 3 levels "Driver & Passenger",..: 3 1 2 1 2 2 2 2 2 2 ...
$ DriveTrain : Factor w/ 3 levels "4WD","Front",..: 2 2 2 2 3 2 2 3 2 2 ...
$ Cylinders : Factor w/ 6 levels "3","4","5","6",..: 2 4 4 4 2 2 4 4 4 5 ...
$ EngineSize : num 1.8 3.2 2.8 2.8 3.5 2.2 3.8 5.7 3.8 4.9 ...
$ Horsepower : int 140 200 172 172 208 110 170 180 170 200 ...
$ RPM : int 6300 5500 5500 5500 5700 5200 4800 4000 4800 4100 ...
$ Rev.per.mile : int 2890 2335 2280 2535 2545 2565 1570 1320 1690 1510 ...
$ Man.trans.avail : Factor w/ 2 levels "No","Yes": 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 ...
$ Fuel.tank.capacity: num 13.2 18 16.9 21.1 21.1 16.4 18 23 18.8 18 ...
$ Passengers : int 5 5 5 6 4 6 6 6 5 6 ...
$ Length : int 177 195 180 193 186 189 200 216 198 206 ...
$ Wheelbase : int 102 115 102 106 109 105 111 116 108 114 ...
$ Width : int 68 71 67 70 69 69 74 78 73 73 ...
$ Turn.circle : int 37 38 37 37 39 41 42 45 41 43 ...
$ Rear.seat.room : num 26.5 30 28 31 27 28 30.5 30.5 26.5 35 ...
$ Luggage.room : int 11 15 14 17 13 16 17 21 14 18 ...
$ Weight : int 2705 3560 3375 3405 3640 2880 3470 4105 3495 3620 ...
$ Origin : Factor w/ 2 levels "USA","non-USA": 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 ...
$ Make : Factor w/ 93 levels "Acura Integra",..: 1 2 4 3 5 6 7 9 8 10 ...上記の結果は、データセットにカテゴリ変数と見なすことができる多くの因子変数があることを示しています。このモデルでは、変数「AirBags」と「Type」を検討します。ここでは、販売された車のタイプとエアバッグのタイプとの間に有意な相関関係があるかどうかを調べることを目的としています。相関関係が観察されれば、どのタイプの車がどのタイプのエアバッグでより売れるかを見積もることができます。
# Load the library.
library("MASS")
# Create a data frame from the main data set.
car.data <- data.frame(Cars93$AirBags, Cars93$Type)
# Create a table with the needed variables.
car.data = table(Cars93$AirBags, Cars93$Type)
print(car.data)
# Perform the Chi-Square test.
print(chisq.test(car.data))上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます-
Compact Large Midsize Small Sporty Van
Driver & Passenger 2 4 7 0 3 0
Driver only 9 7 11 5 8 3
None 5 0 4 16 3 6
Pearson's Chi-squared test
data: car.data
X-squared = 33.001, df = 10, p-value = 0.0002723
Warning message:
In chisq.test(car.data) : Chi-squared approximation may be incorrect結論
結果は、文字列相関を示す0.05未満のp値を示しています。