卡方检验（Chi-squared test），也称为χ²检验，是一种统计方法，用于检验观察频数与期望频数之间的差异是否具有统计学意义。根据卡方统计量，用python写一段可以计算P值（P-value）的代码

卡方检验是一种常用的数据分析方法，用于判断两个分类变量之间是否独立。它通过比较观测频数与理论频数（期望频数）之间的差异，来计算卡方统计量，然后根据这个统计量来判断观测到的分布是否与假设的分布有显著性差异。

以下是一个使用Python中的`scipy`库来计算卡方检验P值的代码示例：

import scipy.stats as stats

# 定义观测频数
observed = [[100, 80], [120, 70]]

# 使用chi2_contingency函数进行卡方检验
chi2_stat, p_value, dof, expected = stats.chi2_contingency(observed)

print(f"卡方统计量：{chi2_stat}")
print(f"P值：{p_value}")
print(f"自由度：{dof}")
print(f"期望频数：\n{expected}")

在这个代码中：
- `observed` 是一个二维数组，表示观测频数。
- `chi2_contingency` 函数执行卡方检验，并返回四个值：卡方统计量、P值、自由度和期望频数。
- `chi2_stat` 是卡方统计量。
- `p_value` 是根据卡方统计量和自由度计算出的P值。
- `dof` 是自由度，它是用于计算卡方分布的参数，等于（行数-1）*（列数-1）。
- `expected` 是期望频数，它是假设独立时根据边际和计算出的理论频数。

请注意，进行卡方检验前，数据应满足一定的假设条件，例如每个单元格的期望频数不应太小（通常要求大于5），并且所有的观测数据都应是独立的。