如何找到r中的临界卡方值

当您执行卡方检验时，您会得到检验统计量。

要确定卡方检验结果是否具有统计显着性，您可以将检验统计数据与临界卡方值进行比较。

如果检验统计量大于临界卡方值，则检验结果具有统计显着性。

临界卡方值可以通过使用卡方分布表或使用统计软件找到。

要找到临界卡方值，您需要：

• 显着性水平（常见选择为 0.01、0.05 和 0.10）
• 自由程度

使用这两个值，您可以确定要与检验统计量进行比较的卡方值。

如何找到R中的临界卡方值

要查找 R 中的临界卡方值，您可以使用 qchisq() 函数，该函数使用以下语法：

qchisq(p, df, lower.tail=TRUE)

金子：

• p：使用的重要性级别
• df ：自由度
• lower.tail：如果为 TRUE，则返回 F 分布中p的左概率。如果为 FALSE，则返回向右概率。默认值为 TRUE。

此函数根据提供的显着性水平和自由度返回卡方分布的临界值。

例如，假设我们想要找到显着性水平为 0.05 且自由度 = 11 的临界卡方值。

 #find Chi-Square critical value
qchisq(p=.05, df=11, lower.tail= FALSE )

[1] 19.67514

显着性水平为 0.05 且自由度 = 11 的临界卡方值为19.67514 。

因此，如果我们执行某种类型的卡方检验，我们可以将卡方检验统计量与19.67514进行比较。

如果检验统计量大于 19.67514，则检验结果具有统计显着性。

请注意，较小的 alpha 值将导致较高的临界卡方值。例如，考虑显着性水平为0.01且自由度 = 11 的临界卡方值。

 #find Chi-Square critical value
qchisq(p=.01, df=11, lower.tail= FALSE )

[1] 24.72497

并考虑具有完全相同自由度但显着性水平为0.005的临界卡方值：

 #find Chi-Square critical value
qchisq(p=.005, df=11, lower.tail= FALSE )

[1] 26.75685

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