如何对分类变量执行卡方检验？我对JOB变量的独立性检验操作是否正确？

你的代码语法和核心逻辑是正确的：

• 通过select(JOB, DEFAULT)筛选出需要分析的两个分类变量
• 用table()生成列联表，这是卡方独立性检验的必要输入
• 最后通过chisq.test()执行检验，符合卡方检验的标准流程

不过要注意几个关键细节，避免检验结果失效：

• 检查期望频数：卡方检验的前提是80%以上的单元格期望频数≥5，且没有单元格期望频数<1。你可以运行chisq.test(table(CD$JOB, CD$DEFAULT))$expected查看具体的期望频数，如果有不符合的情况，可以考虑合并JOB的相似类别（比如将Unemployed/Unskilled:Resident和Unemployed/Unskilled:NonResident合并为一类），或者改用Fisher精确检验。
• 确认变量类型：确保JOB和DEFAULT是因子型（分类变量）。如果当前是字符型，建议先转换：

  CD %<>% mutate(JOB = factor(JOB), DEFAULT = factor(DEFAULT))
  

• 重视警告信息：运行代码后如果弹出关于期望频数的警告，说明当前数据不满足卡方检验的前提假设，此时检验结果不可靠，需要调整数据或换用其他方法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Antonio