本人接触R时间不久，近期在做卡方检验的时候，发现R自带的计算方法太繁琐，比如想看最小理论频数，以及比例等都需要再输入命令，如果需要校正，还得再输入命令等，感觉挺不方便，以下为自制的function，可能写的不好，请大家批评指正：

chisq=function(x){

  print(cbind(table(x),round(prop.table(table(x),margin=1)*100,2)))

  #显示原始频数和百分比#

  chi <- chisq.test(table(x))

  print(paste("最小理论频数：",round(min(chi$expected),1),sep=""))

  print(paste("理论频数小于5占比：", round(sum(chi$expected<5)/(nrow(chi$expected)*ncol(chi$expected))*100,2),"%",sep=""))

  print(chisq.test(table(x),correct=F))

  if(nrow(chi$expected)*ncol(chi$expected)==4){print( chisq.test(table(x)))}

  if(min(chi$expected)<1){print(fisher.test(table(x)))}

  if(sum(chi$expected<5)|(nrow(chi$expected)*ncol(chi$expected))>0.25){print(fisher.test(table(x)))}

}

#提取数据框（a）中需要比较的2个变量x1,x2即可#

chisq(subset(a,select=c(x2,x1)))

结果如下：

以上呈现的结果，和SPSS的结果呈现更为接近：

（1）会呈现四格表（或者R*C）各个格子的具体数值，以及每一列中的百分比；

（2）最小理论频数，以及小于5的理论频数所占的百分比；

（3）卡方检验的结果，此结果即chisq.test(table(x))的结果；

优点：能直接用原始数据进行计算，且同时呈现各个格子的具体数值，每一列中的百分比，以及最小理论频数,和连续性校正和卡fisher test等；

最后：在这个论坛中学习了好多东西，以上算是一点回馈吧~