使用nest_by或nest、group_by或循环对R (likert scales)中的几个变量进行多个卡方检验

在R中，使用nest_by或nest函数可以将数据按照指定的变量进行分组，然后对每个分组进行多个卡方检验。而group_by函数则是dplyr包中的函数，用于按照指定的变量进行分组。

对于R中的likert scales（李克特量表），它是一种常用于测量观点、态度和意见的评估工具。通常使用1到5或1到7等等级来表示不同的程度或强度。

多个卡方检验可以用于比较不同组别之间的差异，以确定是否存在显著性差异。在R中，可以使用chisq.test函数进行卡方检验。

以下是一个示例代码，展示如何使用nest_by和chisq.test对likert scales中的多个变量进行多个卡方检验：

library(tidyverse)

# 创建一个包含likert scales的数据框
data <- data.frame(
  var1 = sample(1:5, 100, replace = TRUE),
  var2 = sample(1:5, 100, replace = TRUE),
  var3 = sample(1:5, 100, replace = TRUE),
  group = sample(c("A", "B", "C"), 100, replace = TRUE)
)

# 使用nest_by将数据按照group变量分组
nested_data <- data %>% nest_by(group)

# 定义一个函数，用于进行卡方检验
perform_chisq_test <- function(data) {
  chisq.test(data)
}

# 在每个分组上应用perform_chisq_test函数
result <- nested_data %>% mutate(chisq_result = map(data, perform_chisq_test))

# 查看结果
result

在上述示例中，我们首先创建了一个包含likert scales数据的数据框。然后使用nest_by函数将数据按照group变量分组，得到一个嵌套的数据框。接下来，定义了一个名为perform_chisq_test的函数，用于对每个分组进行卡方检验。最后，使用map函数在每个分组上应用perform_chisq_test函数，并将结果存储在新的列chisq_result中。

需要注意的是，上述示例中的代码仅展示了如何使用nest_by和chisq.test进行多个卡方检验，具体的数据和变量名称需要根据实际情况进行调整。

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