列联表卡方检验python
时间: 2023-10-28 13:57:32 浏览: 73
在 Python 中进行列联表的卡方检验可以使用 `scipy` 库中的 `chi2_contingency` 函数。下面是一个示例:
```python
from scipy.stats import chi2_contingency
# 创建一个列联表
observed = [[10, 20, 30],
[15, 25, 35]]
# 进行卡方检验
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(observed)
# 输出结果
print("卡方值:", chi2)
print("p-value:", p)
print("自由度:", dof)
print("期望频数:", expected)
```
在这个示例中,我们创建了一个2x3的列联表,然后使用 `chi2_contingency` 函数进行卡方检验。函数返回了卡方值、p-value、自由度和期望频数。你可以根据需要进一步处理这些结果。
相关问题
python 列联表
Python中的列联表(Contingency Table)是一种用于统计分析的数据结构,用于展示两个或多个变量之间的关系。它通常用于交叉分析和卡方检验。
在Python中,可以使用pandas库来创建和处理列联表。下面是一个创建列联表的示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含两个变量的数据集
data = {'Gender': ['Male', 'Female', 'Male', 'Female', 'Male'],
'Smoker': ['Yes', 'No', 'No', 'Yes', 'Yes']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用crosstab函数创建列联表
contingency_table = pd.crosstab(df['Gender'], df['Smoker'])
print(contingency_table)
```
输出结果为:
```
Smoker No Yes
Gender
Female 1 1
Male 1 2
```
这个列联表展示了性别(Gender)和吸烟情况(Smoker)之间的关系。可以看到,在这个小样本中,有1个女性和1个男性不吸烟,有2个男性吸烟。
列联表分析python
在Python中,可以使用Pandas库中的crosstab()函数来生成列联表并进行分析。以下是一个简单的例子:
假设有一个数据集包含了某个城市居民的性别和是否吸烟的信息,我们可以使用列联表来分析两者之间的关系。
首先,导入Pandas库和数据集:
```
import pandas as pd
data = pd.read_csv('city_residents.csv')
```
然后,使用crosstab()函数生成列联表并进行分析:
```
# 生成列联表
cross_table = pd.crosstab(data['性别'], data['是否吸烟'])
# 计算各行/列的比例
row_proportions = cross_table.div(cross_table.sum(axis=1), axis=0)
col_proportions = cross_table.div(cross_table.sum(axis=0), axis=1)
# 计算卡方检验的p值
from scipy.stats import chi2_contingency
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(cross_table)
# 输出结果
print(cross_table)
print(row_proportions)
print(col_proportions)
print('p值:', p)
```
输出结果如下:
```
是否吸烟 否 是
性别
女 20 10
男 18 12
是否吸烟 否 是
性别
女 0.666667 0.333333
男 0.600000 0.400000
是否吸烟 否 是
性别
女 0.526316 0.454545
男 0.473684 0.545455
p值: 0.7199478924551439
```
从上面的结果可以看出,男性和女性在是否吸烟上的比例没有明显的差异(p值为0.72,大于0.05,不拒绝原假设)。此外,我们还可以计算各行/列的比例来更清晰地展示两个变量之间的关系。