列联表卡方 matlab

列联表卡方检验（Chi-squared test）是一种统计方法，用于确定两个分类变量之间是否存在关联或独立关系。在MATLAB中，你可以使用`chi2test`函数来进行这种分析。

当你有一个包含两个分类变量的列联表数据时，比如性别和购买行为的数据，你想知道性别是否影响购买决策，就可以用列联表卡方检验。以下是一个基本步骤：

1. **准备数据**：创建一个矩阵或表格，其中行代表一个分类变量，列表示另一个分类变量，每个单元格表示对应类别组合的数量。

2. **构建列联表**：将数据整理成一个适当的列联表（contingency table）形式。

3. **运行`chi2test`**：调用`chi2test`函数，输入列联表作为参数。函数会返回卡方值（χ²）、p-value等信息。

% 假设data为一个2x2的列联表
data = [male_bought, female_bought; ... % 分别记录男性和女性购买的次数
       male_notbought, female_notbought]; % 分别记录未购买的次数

[chi2, pValue, dof, expected] = chi2test(data); % chi2test 函数结果

- `chi2`：卡方值，度量实际观察频率与期望频率之间的差异。
- `pValue`：双侧p值，用来判断是否有足够的证据拒绝零假设（即两个变量无关）。
- `dof`：自由度（degrees of freedom），取决于列联表的大小。
- `expected`：期望频率，基于总体比例的理论预期值。