数据分析的世界里，卡方检验（Chi-Square Test）是不可或缺的工具之一，尤其是在处理分类数据时。今天，让我们用R语言来实际操作一番吧！💡

首先，我们需要准备数据。假设我们正在研究不同年龄段人群对某种产品的偏好差异，可以用以下代码加载数据：

```r

data <- read.csv("your_data.csv")

```

接着，执行卡方检验的核心命令：

```r

result <- chisq.test(data$AgeGroup, data$ProductPreference)

print(result)

```

运行后，你会看到结果中包含p值、统计量等重要信息。如果p值小于0.05，则可以认为两个变量间存在显著关系。🎉

此外，还可以通过可视化更直观地展示结果，比如使用条形图或热力图：

```r

library(ggplot2)

ggplot(data, aes(x = AgeGroup, fill = ProductPreference)) + geom_bar()

```

卡方检验简单易学，但其背后的逻辑却能解决许多实际问题。快来试试吧！💪

数据分析 R语言 卡方检验