python高维列联表

Python中可以使用pandas库的crosstab函数来创建高维列联表。crosstab函数接受两个或多个变量作为参数，并返回一个表示这些变量之间关系的表格。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame，包含两个变量product和country
data = {'product': ['Computer', 'Radio', 'TV', 'Computer', 'Radio', 'TV'],
        'country': ['A', 'B', 'C', 'D', 'D', 'C']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用crosstab函数创建高维列联表
table = pd.crosstab(df['product'], df['country'])

# 查看列联表
print(table)

这段代码会输出以下结果：

country    A  B  C  D
product              
Computer   1  0  1  1
Radio      0  1  0  1
TV         0  0  2  0

以上是使用pandas库中的crosstab函数创建高维列联表的方法。

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python cmh检验

CMH检验（Cochran-Mantel-Haenszel test）是一种用于分析高维列联表的统计方法，用于检验两个分类变量之间是否存在统计学关联。在Python中，可以使用`statsmodels`库中的`stats`模块进行CMH检验。

下面是一个使用Python进行CMH检验的示例代码：

import pandas as pd
from statsmodels.stats import contingency_tables

# 创建一个高维列联表
data = {'Exposure': [1, 0, 1, 0, 1, 0],
        'Disease': [1, 0, 1, 0, 0, 1],
        'Stratum': [1, 1, 2, 2, 3, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用contingency_tables模块进行CMH检验
table = contingency_tables.Table.from_data(df)
result = table.test_nominal_association()

# 输出CMH检验结果
print("CMH test statistic:", result.test_statistic)
print("CMH p-value:", result.p_value)

在上述代码中，我们首先创建了一个包含暴露因素（Exposure）、疾病（Disease）和分层变量（Stratum）的高维列联表。然后，使用`contingency_tables.Table.from_data()`函数将数据转换为适合进行CMH检验的格式。最后，调用`test_nominal_association()`函数进行CMH检验，并输出检验结果。

请注意，上述代码仅为示例，实际使用时需要根据具体数据和需求进行相应的修改。