问题描述
使用 R，我必须进行测试以测试冠状病毒病例的数量是否在某些地区相对于这些地区人口均匀分布，然后如果它们在 alpha = 0.05 的情况下不均匀分布，则测试哪些地区不同.我们的讲师给我们提示，我们应该进行卡方拟合优度检验以确定它们是否均匀分布，然后进行邦费罗尼类型检验以了解哪些区域不同。
我已经通过首先计算概率向量来执行卡方检验，将总体计算为总体并将它们除以所有总体的总和：
populations <-c(2117619,1428983,2901225,1181533,1014548,986506,2466322)
cases <- c(66304,54354,89167,34580,31573,36875,86068)
probabilities.vect <- populations / sum(populations)
chisq.test(x=cases,probabilities.vect)
哪个返回
皮尔逊卡方检验
数据：cases and probabilities.vect X-squared = 42,df = 36,p-value = 0.227
我不知道为什么，但我上面包含的代码引发了警告：
警告信息：在 chisq.test(x = cases,probabilities.vect) 中：
卡方近似值可能不正确
我在执行此测试时是否犯了某种错误？
我也不知道如何进行bonferroni测试
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
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