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在 R 语言中进行列联表的假设检验可以使用 `chisq.test()` 函数。该函数可以对两个或多个分类变量进行卡方检验，其中第一个参数为列联表数据，第二个参数为选项 `simulate.p.value = TRUE` 用于进行模拟 P 值计算。例如： ```R # 创建一个 2x2 的列联表 data <- matrix(c(20, 30, 50, 80), nrow = 2, byrow = TRUE) colnames(data) <- c("A", "B") rownames(data) <- c("Group 1", "Group 2") # 进行卡方检验 result <- chisq.test(data, simulate.p.value = TRUE) # 输出检验结果 print(result) ``` 输出结果将包括卡方统计量的值和 P 值，以及置信区间和模拟次数等信息。如果 P 值小于显著性水平（通常为 0.05），则可以拒绝原假设，即两个或多个分类变量之间存在显著关联。 (责任编辑：) |
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