如何用python进行卡方检验

在Python中，可以使用SciPy库中的`chi2_contingency()`函数进行卡方检验。

这个函数接受一个包含观察值的（行，列）数组作为输入，并返回卡方值，自由度，P值和预期值数组。下面是一个示例代码，展示如何使用`chi2_contingency()`函数进行卡方检验：

import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency

# 创建一个包含观察值的（行，列）数组
obs = np.array([[10, 15, 5], [20, 20, 10]])

# 进行卡方检验
chi2_stat, p_val, dof, ex = chi2_contingency(obs)

# 输出卡方值，自由度和P值
print("Chi-square statistic: ", chi2_stat)
print("Degrees of freedom: ", dof)
print("P-value: ", p_val)

在上面的示例中，我们创建了一个包含观察值的2x3数组，并使用`chi2_contingency()`函数进行卡方检验。输出结果包括卡方统计量，自由度和P值。

相关问题

python中卡方检验_python 使用卡方检验

在Python中，可以使用SciPy库中的函数`chi2_contingency()`来进行卡方检验。

假设我们有一个二维表格，其中包含了两个分类变量的频数情况，例如：

| | A | B | C |
| ------ | ---- | ---- | ---- |
| Group1 | 10 | 20 | 30 |
| Group2 | 20 | 30 | 10 |

我们可以使用`chi2_contingency()`函数来检验这两个变量是否独立。具体的代码如下：

from scipy.stats import chi2_contingency

# 构造二维表格
obs = [[10, 20, 30], [20, 30, 10]]

# 进行卡方检验
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(obs)

print(f"卡方值为{chi2}，p值为{p}")

其中，`obs`是一个二维列表，表示对应的频数情况。`chi2_contingency()`函数的返回值包括卡方值(`chi2`)、自由度(`dof`)、期望频数(`expected`)和p值(`p`)。如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为这两个变量不独立。

Python实现卡方检验

Python可以使用SciPy库中的stats模块来实现卡方检验。具体步骤如下：

首先，导入需要的库：

import numpy as np
from scipy import stats

然后，准备数据集，将观察值和期望值存储在NumPy数组中：

obs = np.array([[a, b], [c, d]])  # 观察值
exp = np.array([[e, f], [g, h]])  # 期望值

接下来，调用`stats.chisquare()`函数进行卡方检验，并获取卡方值和p值：

chi2, p_value = stats.chisquare(obs, exp)

最后，可以打印出卡方值和p值：

print("卡方值:", chi2)
print("p值:", p_value)