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我正在尝试对数据中的所有变量组合进行卡方分析，我的代码是：

Data <- esoph[ , 1:3]
OldStatistic <- NA
for(i in 1:(ncol(Data)-1)){
for(j in (i+1):ncol(Data)){
Statistic <- data.frame("Row"=colnames(Data)[i], "Column"=colnames(Data)[j],
                     "Chi.Square"=round(chisq.test(Data[ ,i], Data[ ,j])$statistic, 3),
                     "df"=chisq.test(Data[ ,i], Data[ ,j])$parameter,
                     "p.value"=round(chisq.test(Data[ ,i], Data[ ,j])$p.value, 3),
                      row.names=NULL)
temp <- rbind(OldStatistic, Statistic)
OldStatistic <- Statistic
Statistic <- temp
}
}

str(Data)
'data.frame':   88 obs. of  3 variables:
 $ agegp: Ord.factor w/ 6 levels "25-34"<"35-44"<..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ alcgp: Ord.factor w/ 4 levels "0-39g/day"<"40-79"<..: 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 ...
 $ tobgp: Ord.factor w/ 4 levels "0-9g/day"<"10-19"<..: 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 ...


Statistic
    Row Column Chi.Square df p.value
1 agegp  tobgp      2.400 15       1
2 alcgp  tobgp      0.619  9       1

我的代码给出了变量 1 与变量 3 和变量 2 与变量 3 的卡方分析输出，而变量 1 与变量 2 则缺失。我努力尝试但无法修复代码。任何意见和建议将不胜感激。我想对所有可能的组合进行交叉制表。提前致谢。

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我以前在 SPSS 中做这种分析，但现在我想切换到 R。

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2 回答 2

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我们将不胜感激您的数据样本，但我认为这对您有用。首先，使用 . 创建所有列的组合combn。然后编写一个函数以与一个apply函数一起使用来迭代组合。我喜欢使用plyr它，因为它很容易在后端指定你想要的数据结构。另请注意，您只需要为每个列组合计算一次卡方检验，这也应该会加快速度。

library(plyr)

combos <- combn(ncol(Dat),2)

adply(combos, 2, function(x) {
  test <- chisq.test(Dat[, x[1]], Dat[, x[2]])

  out <- data.frame("Row" = colnames(Dat)[x[1]]
                    , "Column" = colnames(Dat[x[2]])
                    , "Chi.Square" = round(test$statistic,3)
                    ,  "df"= test$parameter
                    ,  "p.value" = round(test$p.value, 3)
                    )
  return(out)

})
于 2011-09-12T00:33:28.053 回答
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我写了自己的函数。它创建了一个矩阵，其中所有名义变量都进行了相互测试。它还可以将结果保存为 excel 文件。它显示所有小于 5% 的 pvalue。

funMassChi <- function (x,delFirst=0,xlsxpath=FALSE) {
  options(scipen = 999)

  start <- (delFirst+1)
  ds <- x[,start:ncol(x)]

  cATeND <- ncol(ds)
  catID  <- 1:cATeND

  resMat <- ds[1:cATeND,1:(cATeND-1)]
  resMat[,] <- NA

    for(nCc in 1:(length(catID)-1)){
      for(nDc in (nCc+1):length(catID)){
        tryCatch({
          chiRes <- chisq.test(ds[,catID[nCc]],ds[,catID[nDc]])
          resMat[nDc,nCc]<- chiRes[[3]]
        }, error=function(e){cat(paste("ERROR :","at",nCc,nDc, sep=" "),conditionMessage(e), "\n")})
      }
    }
  resMat[resMat > 0.05] <- "" 
  Ergebnis <- cbind(CatNames=names(ds),resMat)
  Ergebnis <<- Ergebnis[-1,] 

  if (!(xlsxpath==FALSE)) {
     write.xlsx(x = Ergebnis, file = paste(xlsxpath,"ALLChi-",Sys.Date(),".xlsx",sep=""),
             sheetName = "Tabelle1", row.names = FALSE)
  }
}

funMassChi(categorialDATA,delFirst=3,xlsxpath="C:/folder1/folder2/")

delFirst 可以删除前 n 列。所以如果你有一个计数指数或你不想测试的东西。

我希望这可以帮助其他人。

于 2016-11-10T15:49:22.013 回答