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根据卡方检验对试验数据次数判断两类因子相互独立或彼此相关的假设检验称为独立性检验(test for independence)。主要类型有2×2、2×c、r×c列联表的独立性检验。
举个简单的2×2列联表的独立性检验
分析代码和运行结果如下:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | df <- matrix( c(26, 184, 50, 200), nr = 2, dimnames = list(c("MJ", "WMJ"), c( "FB", "WFB" )) ) chisq.test(df) ##### 运行结果 ##### > chisq.test(df.table) Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction data: df.table X-squared = 4.2671, df = 1, p-value = 0.03886 |
由上面的结果可知,p值 = 0.03886 < 0.05,表明种子灭菌与否和散黑穗病发病穗数显著相关。本例中,种子灭菌的发病率显著低于种子未灭菌的,所以小麦种子用该药剂灭菌对防止小麦散黑穗病是有效的。
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