r - 使用 R，我如何执行 bonferroni 类型测试来确定执行卡方检验后哪些区域的冠状病毒病例移动超出预期

Question

使用 R，我必须执行一个测试，以测试冠状病毒病例的数量是否在某些区域相对于这些区域的人口均匀分布，然后如果它们不均匀分布，alpha = 0.05，则测试哪些区域不同。我们的讲师给了我们提示，谁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 bonferroni 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作为人口并将它们除以所有人口的总和来执行卡方检验：

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)

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发出警告：

警告信息：在 chisq.test(x = cases, probabilities.vect) 中：
卡方近似可能不正确

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

标签： rstatisticschi-squared