在本文中，我们将一同探讨如何在 R 编程语言 中查找卡方临界值。
当我们进行卡方检验时，我们会得到检验统计量作为结果。为了确定卡方检验的结果是否具有统计显著性，我们需要将计算出的检验统计量与卡方临界值进行比较。如果检验统计量的结果大于卡方临界值，我们则认为检验结果具有统计显著性。
为了计算卡方临界值，我们需要提前准备好以下数据：
- 显著性水平
- 自由度
在 R 中确定卡方临界值
为了确定卡方临界值，R 语言为我们提供了 qchisq() 函数，其语法如下：
> 语法： qchisq(p, df, lower.tail=TRUE)
>
> 参数：
>
> – p：使用的显著性水平
> – df：自由度
> – lower.tail = TRUE：返回 F 分布中 p 左侧的概率
> – lower.tail = FALSE：返回右侧的概率
> – 注意：默认值为 TRUE。
>
> 返回类型： 返回卡方分布的临界值
让我们来看一个例子，假设我们需要根据以下数据确定卡方临界值：
- df = 7
- 显著性水平 = 0.01
# Determine the Chi-Square critical value
qchisq(p = .01, df = 7, lower.tail = FALSE)
输出：
因此，当显著性水平为 0.01 且自由度为 7 时，计算出的卡方临界值等于 18.475。这意味着，如果我们的卡方检验统计量大于 18.475，那么检验结果将被视为具有统计显著性。
Alpha 与卡方统计量的关系
Alpha（显著性水平）与卡方临界值之间呈反比关系。换句话说，较大的临界值对应着较小的 Alpha 值。让我们设定显著性水平为 0.01，自由度为 5。现在，我们来计算卡方临界值：
示例 1：
# Determine Chi-Square critical value
qchisq(p = .01, df = 5, lower.tail = FALSE)
输出：
现在，让我们保持自由度与上一个示例相同（即 5），但将显著性水平改为 0.05：
示例 2：
# Determine Chi-Square critical value
qchisq(p = .05, df = 5, lower.tail = FALSE)
输出：
正如大家从输出结果中所见，当我们将显著性水平从 0.01 增加到 0.05 时，卡方临界值从 15.086 下降到了 11.070。