在一个函数中返回多个对象-一个整洁的Chisq.Test Tibble和Ggplot

在统计学中，卡方检验（Chi-square test）是一种用于比较观察值与期望值之间的差异的方法。它适用于分类变量的分析，用于确定观察到的频数与期望频数之间是否存在显著差异。

Chisq.Test Tibble是一个整洁的数据框，用于存储卡方检验的结果。它通常包含以下列：

变量名（Variable）：表示进行卡方检验的变量名称。
卡方统计量（Chi_square）：表示观察频数与期望频数之间的差异程度。
自由度（Degrees_of_freedom）：表示卡方检验中自由变动的独立信息的数量。
P值（P_value）：表示观察到的差异是否显著，即拒绝原假设的概率。

Ggplot是一个用于绘制数据可视化图形的R包。它提供了一种简洁而强大的语法，可以创建各种类型的图形，包括散点图、柱状图、线图等。使用Ggplot可以将卡方检验的结果可视化，以更直观地展示观察值与期望值之间的差异。

以下是一个示例函数，用于在R语言中返回一个整洁的Chisq.Test Tibble和Ggplot：

library(ggplot2)
library(tidyr)
library(dplyr)

perform_chisq_test <- function(data, variable) {
  # 进行卡方检验
  chisq_result <- chisq.test(data[[variable]])
  
  # 构建整洁的Chisq.Test Tibble
  chisq_tibble <- tibble(
    Variable = variable,
    Chi_square = chisq_result$statistic,
    Degrees_of_freedom = chisq_result$parameter,
    P_value = chisq_result$p.value
  )
  
  # 绘制Ggplot图形
  ggplot_data <- data %>%
    count({{ variable }}) %>%
    mutate(Expected = chisq_result$expected) %>%
    pivot_longer(cols = c(n, Expected), names_to = "Type", values_to = "Value")
  
  ggplot_plot <- ggplot(ggplot_data, aes(x = Type, y = Value, fill = Type)) +
    geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
    labs(title = "Chisq Test Result", x = "Variable", y = "Frequency") +
    theme_minimal()
  
  # 返回结果
  return(list(chisq_tibble, ggplot_plot))
}

使用该函数，可以传入数据和要进行卡方检验的变量，然后返回一个包含Chisq.Test Tibble和Ggplot的列表。你可以根据需要进一步处理和展示这些结果。

这是一个示例的调用方式：

# 创建示例数据
data <- data.frame(
  Variable = c("A", "B", "C", "A", "B", "C"),
  Category = c("X", "X", "Y", "Y", "X", "Y")
)

# 调用函数进行卡方检验并获取结果
result <- perform_chisq_test(data, Variable)

# 访问Chisq.Test Tibble
chisq_tibble <- result[[1]]
print(chisq_tibble)

# 显示Ggplot图形
ggplot_plot <- result[[2]]
print(ggplot_plot)

这样，你就可以得到一个整洁的Chisq.Test Tibble和相应的Ggplot图形，用于分析和展示卡方检验的结果。请注意，这只是一个示例函数，你可以根据实际需求进行修改和扩展。