x2检验（chi-square test）或称卡方检验

是一种常用的假设检验方法，用于检验两个分类变量之间是否存在关联性。它的原理是将实际观测值与期望理论值进行比较，通过计算卡方值来衡量观测值与理论值之间的偏离程度，从而判断两个变量之间的关联性是否显著。在统计学和数据分析领域中，x2检验是一种非常重要的工具，被广泛应用于医学、生物学、社会学、经济学等领域的数据分析中。

相关问题

计算卡方检验的python代码 csdn

卡方检验（Chi-Square Test）是一种统计方法，用于检验两个分类变量之间是否存在关联。在Python中，可以使用scipy库中的stats模块来进行卡方检验的计算。

具体的Python代码如下：

from scipy.stats import chi2_contingency

# 构建一个二维的数据表格，表示两个分类变量的频数
observed = [[10, 20, 30],
            [15, 25, 35]]

# 进行卡方检验，返回计算出的卡方值、p值、自由度以及期望频数
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(observed)

# 输出计算结果
print("卡方值: ", chi2)
print("p值: ", p)
print("自由度: ", dof)
print("期望频数: ", expected)

以上代码中，`observed`表示一个二维数据表格，其中每个元素表示两个分类变量的频数。`chi2_contingency`函数用于进行卡方检验的计算，返回卡方值、p值、自由度以及期望频数。最后，通过`print`语句将计算结果输出到控制台。

需要注意的是，输入的数据应该满足卡方检验的要求，即数据表格至少为 2x2 的维度。如果数据维度不满足要求，可能会导致程序报错或者结果不准确。

此外，还可以通过`chi2_contingency`函数的`correction`参数控制是否进行校正，默认值为True，建议保持默认。校正可以对小样本情况下的卡方检验结果进行修正。

以上是用Python实现卡方检验的代码，希望对你有帮助！