多重卡方检验

如何解决多重卡方检验

我试图证明 r 中泰坦尼克号数据中不同类别的生存率之间存在差异。我通过 prop.test 使用卡方，但我得到的结果毫无意义。第一类的存活率明显高于其他类。

ship=data.frame(Titanic)
byclass = xtabs(Freq ~ Class + Survived,data = ship)


i_will_survive = as.vector(byclass[c(1:4),2])
total = as.vector(byclass[c(1:4),1]) + as.vector(byclass[c(1:4),2])
survival_rate = i_will_survive/total

> prop.test( survival_rate,total )

    4-sample test for equality of proportions without continuity correction

data:  survival_rate out of total
X-squared = 1.285,df = 3,p-value = 0.7327
alternative hypothesis: two.sided
sample estimates:
      prop 1       prop 2       prop 3       prop 4 
0.0019218935 0.0014527547 0.0003571171 0.0002706757 

Warning message:
In prop.test(survival_rate,total) :
  Chi-squared approximation may be incorrect

此错误消息是什么意思？

我想我需要再次运行它，但这样做是为了我比较船员与头等舱，然后是三等舱与头等舱，然后是二等舱，然后是船员与二等舱，依此类推。与 4！总输出然后我可以将卡方值显示为热图，Bonferroni 校正的 alpha 值为 0.05/(4!)。我的推理是合理的还是我把事情复杂化了？