# 1. Saisir les données

```{r}
tab <- matrix(c(592,544,119,97,849,677,504,451,36,14),ncol=5)
rownames(tab) <- c("Garçon","Fille")
colnames(tab) <- c("Blond","Roux","Châtain","Brun","Noir de jais")
```

# 2. Visualiser les données

```{r}
par(mfrow=c(2,1))
couleur <- c("Gold","OrangeRed","Goldenrod","Brown","Black")
barplot(tab[1,],main="Garçon",col=couleur)
barplot(tab[2,],main="Fille",col=couleur)
```

# 3. Calculer les profils lignes et les profils colonnes

```{r}
round(100 * prop.table (tab, margin = 1), 1)
round(100 * prop.table (tab, margin = 2), 1)
```

# 4. Construire le test du chi2

```{r}
resultat <- chisq.test(tab)
resultat
```

# 5. Calculer les contributions au chi2

```{r}
names(resultat)
```

```{r}
resultat$statistic
round(resultat$expected,1)
```

```{r}
round(100 * resultat$residuals^2 / resultat$statistic, 1)
```

```{r}
round(resultat$residuals, 3)
```

# Pour aller plus loin

```{r, eval=FALSE}
tab.cont <- xtabs(~cheveux+sexe, data=donnees)
chisq.test(tab.cont)
```

