python卡方检测

Python卡方检测是一种用于确定两个分类变量之间是否存在关联的统计方法。它通过比较观察值和期望值之间的差异来计算卡方值，然后根据卡方值和自由度来计算p值。如果p值小于显著性水平，则可以拒绝原假设，即两个变量之间存在关联。

以下是Python中进行卡方检测的步骤：
1. 导入必要的库，如numpy和scipy。
2. 创建一个列联表，其中包含两个分类变量的观察值。
3. 使用scipy.stats中的chi2_contingency函数计算卡方值、p值和自由度。
4. 根据p值和显著性水平来判断两个变量之间是否存在关联。

下面是一个简单的例子，演示如何在Python中执行卡方检验：

import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency

# 创建一个列联表
obs = np.array([[10, 20, 30], [6, 15, 25]])

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

# 输出结果
print("卡方值：", chi2)
print("p值：", p)
print("自由度：", dof)
print("期望值：", expected)