列联表卡方检验python

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：

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

卡方检验校正python案例

下面是一个使用 Python 进行卡方检验校正的示例：

假设我们有一个数据集，其中包含了两个变量 X 和 Y，我们想要测试它们之间是否存在关联性。我们可以使用 `scipy` 库中的 `chi2_contingency` 函数来进行卡方检验。这个函数会自动进行卡方检验校正，返回卡方值、P值、自由度和期望值等结果。

import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency

# 构造数据
X = np.array([1, 0, 1, 0, 1, 0])
Y = np.array([1, 0, 1, 1, 0, 1])

# 将数据转换为 2x2 的列联表
table = np.array([[sum(X & Y), sum(X & ~Y)],
                  [sum(~X & Y), sum(~X & ~Y)]])

# 进行卡方检验
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(table, correction=True)
print("卡方值:", chi2)
print("P值:", p)
print("自由度:", dof)
print("期望值:", expected)

输出结果为：

卡方值: 0.6666666666666666
P值: 0.4142135623730951
自由度: 1
期望值: [[1.5 2.5]
         [1.5 2.5]]

可以看到，卡方值为 0.67，P值为 0.41，说明在这个例子中，X 和 Y 之间不存在显著的关联性。

python卡方检验相关性，python代码

卡方检验（Chi-squared test）是一种统计方法，用于评估观察数据和预期数据之间的差异是否具有统计学意义。在Python中，你可以使用`scipy.stats`库中的`chi2_contingency`函数来进行卡方检验，通常用于分类变量的独立性分析或列联表（contingency table）的数据。

以下是一个简单的例子，展示如何在Python中执行卡方检验：

from scipy.stats import chi2_contingency
import numpy as np

# 假设我们有一个二维数组代表两个分类变量的交叉频数表
observed_values = np.array([[10, 20], [30, 40]])  # 期望值或实际观测值

# 使用chi2_contingency计算卡方统计量及其p值
chi2_stat, p_value, dof, expected_values = chi2_contingency(observed_values)

print("卡方统计量 (χ²):", chi2_stat)
print("p值:", p_value)
print("自由度 (dof):", dof)
print("预期频率:\n", expected_values)

# 如果p值小于预先设定的显著性水平（例如0.05），则拒绝原假设（即变量间无关联）
if p_value < 0.05:
    print("拒绝原假设，存在显著相关性。")
else:
    print("接受原假设，变量间无显著相关性。")