练习R语言：CrossTable()函数实现交叉表卡方检验

现有贷款用户违约数据，我想考察学历和违约的关联性，不同学历水平用户他们的违约率有无差别。

加载gmodels包

library(gmodels)

由于是原始数据记录，因此咱们是直接进行统计分析。CrossTable()函数可以直接对原始数据记录进行交叉表创建，以及卡方检验。

CrossTable(bankloan$教育,bankloan$违约,expected = T,format = "SPSS",fisher = T,prop.c = F,prop.t = F,prop.chisq = F)

来看结果：

交叉表。如上所示，给出不同学历人群违约、未违约的频数、百分比比例。关键结果是期望频数T，这个是很重要的，因为交叉表卡方检验的统计结果适用性，要依据这个期望频数来定义。

扩展阅读↓↓

卡方检验显著性检验表格。我们这次是要求R直接给出Pearson's Chi-squared，还有Fisher's Exact Test 。大家看交叉表，有20%的期望频数小于5，最小的期望频数T=1.3。再依据上方小兵分享的扩展阅读，卡方检验使用条件，我们谨慎起见，选择读取Fisher's Exact Test。

结论撰写：Fisher精确检验结果显示，不同学历水平用户违约率差异有统计学意（P=0.017），也可以理解为学历对是否违约有一定的关联性关系。

本文完

文/图=数据小兵