我有一个包含 5000 个计数的数组，需要对其进行卡方检验。但是，该测试仅在每个值的预期频率 >5 时才
我需要在 R 4.0.2 中对多重比较（霍尔姆或其他）进行成对卡方检验和校正。
我该怎么办？
我正在尝试使用 RVAideMemoire::chisq.multcomp 执行成对卡方比较，但我得到的输出不可信。
基本上，我
数据集是
<pre><code> structure(list(`total primary - yes RS` = c(0L, 1L, 0L, 138L,
101L), `total primary - no RS` = c(0L, 0L, 0L
例如，有一个问题有 5 个不同的类别可供选择。这个问题被问到人口 A 和人口 B。我应该使用什么统计技
假设我有一个关于政党隶属关系的调查问题 - 民主党、共和党、独立党、其他。我想测试加权比例是否
我将如何以最佳方式对这两个数据集进行卡方检验，并在时间序列上给出是/否答案？例如，答案可能不
我想知道如何从辛辣库或任何其他库的卡方表中获取值？
例子：
我想要 <code>row = 1</code> 和 <code>column = 0
我想创建一个函数来计算比例报告比率（相当于相对风险）和 Chi2 (researchgate.net/figure/Formulas-for-calculation-
我想测试两个定性变量之间是否存在依赖关系。
在使用任何测试之前，我绘制 geom_bar()。
<a href="htt
我正在研究一个包含分类变量和数值变量的数据集。我想找到变量中的相关性，如果它们是巨大的相关
我有这个数据：
<pre><code>df <- structure(list(`Orientación dicotómica` = c("Neurogastro", "Neurogastro",
对不起，如果这个问题是重复的。我正在尝试对我的数据集进行多重卡方分析。我的数据以如下方式显
我想在我的数据集中使用 mlxtend 库进行关联规则分析。图书馆有一些测量方法，比如提升，但我想要另
为这个可能非常基本的问题提前道歉，但我一直在努力找出如何在 R 中做到这一点。
在审阅论文、
我有以下随机独立数据集：
<h2>-5.679853714
-4.575118363
-5.798602876
-4.552841969
-4.920818754
-4.431798276
-5.167491087
-
我正在 glmer() 中运行一个模型来合并随机效应和二项式结果，并使用 {car} 包中的 Anova() 输出结果。
<p
我正在用维基百科研究哈希函数，这里是对哈希函数一致性的测试和测量的解释。
这里是<a href="htt
我正在尝试查看许多分类变量之间的相互作用。我正在尝试收集 P 值。我发现代码 <a href="https://newbedev.co
我试图找出患有和未患有疾病的个体在严重程度分层方面是否存在显着差异。这是我的桌子的样子。
