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。")