练习R语言：CrossTable()函数实现交叉表卡方检验

‍‍

现有贷款用户违约数据，我想考察学历和违约的关联性，不同学历水平用户他们的违约率有无差别。

加载gmodels包

library(gmodels)

由于是原始数据记录，因此咱们是直接进行统计分析。CrossTable()函数可以直接对原始数据记录进行交叉表创建，以及卡方检验。

CrossTable(bankloan$教育,bankloan$违约,expected = T,format = "SPSS",fisher = T,prop.c = F,prop.t = F,prop.chisq = F)

来看结果：

交叉表。如上所示，给出不同学历人群违约、未违约的频数、百分比比例。关键结果是期望频数T，这个是很重要的，因为交叉表卡方检验的统计结果适用性，要依据这个期望频数来定义。

扩展阅读↓↓

列联表卡方检验的使用条件

卡方检验显著性检验表格。我们这次是要求R直接给出Pearson's Chi-squared，还有Fisher's Exact Test 。大家看交叉表，有20%的期望频数小于5，最小的期望频数T=1.3。再依据上方小兵分享的扩展阅读，卡方检验使用条件，我们谨慎起见，选择读取Fisher's Exact Test。

结论撰写：Fisher精确检验结果显示，不同学历水平用户违约率差异有统计学意（P=0.017），也可以理解为学历对是否违约有一定的关联性关系。

本文完

文/图=数据小兵

更多R统计文章

练习R：单个连续数据的探索性统计可视化函数EDA
练习R：用lm.ridge()做岭回归分析，可惜无法输出R平方
练习R：lm+plot+abline+text四函数绘制线性拟合散点图

练习R：用lm.ridge()做岭回归分析，可惜无法输出R平方

练习R：分类自变量的线性回归

练习R：factor函数为有序分类变量创建值标签

学习R：识别缺失值与将指定数据编码为缺失值
练习R：car包recode函数多分类变量的重新编码
练习R：stepAIC多元逐步回归
练习R：用3d空间图展示多元线性回归模型
练习R：用3d空间图展示多元线性回归模型
练习R：dplyr包arrange函数排序
练习R：DoE.base包生成标准L9-3-4正交表

练习R：正交试验极差分析、方差分析与统计图形

练习R：rsm包设计响应面试验并做数据分析

练习R：interaction.plot()函数绘制交互作用图

练习R：influencePlot()函数发现离群点杠杆点强影响点

练习R：glm()函数连续自变量的二项logistic回归

练习R：spss.get()函数读取SPSS数据集

练习R：lrtest()函数做logistic回归全局显著性检验

练习R：qqnorm+t.test函数配对t检验

练习R：TukeyHSD()+plot()函数实现多重比较森林图

练习R：pwr.t.test()函数实现独立t检验样本量计算

练习R：qcc.overdispersion.test()函数检验等离散性

练习R语言：fa.parallel()与fa()函数实现因子分析

练习R语言：mk.test()函数Mann-kendall趋势检验

练习R语言：t.test()函数单侧t检验案例

练习R：Mann–Whitney非参数检验效应量计算

练习R语言：bruceR包Freq()函数频率百分比统计

‍

‍