在进行卡方检验时修复 for 循环中的一列

如何解决在进行卡方检验时修复 for 循环中的一列

我想对以下数据集进行卡方独立性检验。数据集由四个分类变量组成。一次对两个变量进行测试，变量 V4 是固定的。本质上，我想对 3 种组合执行卡方：V1-V4、V2-V4 和 V3-V4。现在，我想在循环中执行此操作，因为实际分析包括对大量组合的操作。

V1  V2  V3  V4
A   SUV Yes Good
A   SUV No  Good
B   SUV No  Good
B   SUV Yes Satisfactory
C   car Yes Excellent
C   SUV No  Poor
D   SUV Yes Poor
D   van Yes Satisfactory
E   car No  Excellent

我尝试过的：

x <- c(1:3)
for (i in x) {
  test <- chisq.test(df[,i],df[,4])
  out <- data.frame("X" = colnames(df)[i],"Y" = colnames(df[4]),"Chi.Square" = round(test$statistic,3),"df"= test$parameter,"p.value" = round(test$p.value,3)
  )
  return(out)
}

但是，我只收到 V1-V4 组合的输出。代码参考：Chi Square Analysis using for loop in R

解决方法

out 在每次迭代中被当前输出替换，OP 得到的结果来自上次迭代。我们可以使用 list 初始化，其中 length 为 'x' 来存储输出

x <- 1:3
out <- vector('list',length(x))
for (i in x) {
test <- chisq.test(df[,i],df[,4])
out[[i]] <- data.frame("X" = colnames(df)[i],"Y" = colnames(df[4]),"Chi.Square" = round(test$statistic,3),"df"= test$parameter,"p.value" = round(test$p.value,3)
 )

 }

您可以使用 lapply 来执行此循环。

x <- 1:3

do.call(rbind,lapply(x,function(i) {
  test <- chisq.test(df[,4])
  data.frame("X" = colnames(df)[i],3))
})) -> out
rownames(out) <- NULL
out

#   X  Y Chi.Square df p.value
#1 V1 V4      14.25 12   0.285
#2 V2 V4      12.75  6   0.047
#3 V3 V4       2.25  3   0.522