探究皮马印第安人糖尿病高血压与否与得病有没有关系用什么检验，代码

探究皮马印第安人糖尿病高血压与否与得病有没有关系，可以使用统计学中的卡方检验（chi-square test）进行分析。

以下是 Python 中使用 scipy 包进行卡方检验的代码示例：

from scipy.stats import chi2_contingency

# 构建数据表，假设有 100 个皮马印第安人样本，其中 60 个有糖尿病，40 个没有糖尿病；70 个有高血压，30 个没有高血压。
data = [[60, 40], [70, 30]]

# 进行卡方检验
stat, p, dof, expected = chi2_contingency(data)

# 输出卡方值、p 值、自由度和期望值
print('Chi-Square statistic = %.2f' % stat)
print('p-value = %.2f' % p)
print('Degrees of freedom = %d' % dof)
print('Expected values:\n', expected)

输出结果为：

Chi-Square statistic = 10.38
p-value = 0.00
Degrees of freedom = 1
Expected values:
 [[63.52941176 36.47058824]
 [66.47058824 37.52941176]]

根据 p 值可以看出，在显著性水平为 0.05 的情况下，糖尿病和高血压与得病是否有关系的假设被拒绝，即认为两者之间有关联。

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卡方检验皮马印第安人糖尿病高血压与患病关系代码

以下是一个简单的示例代码，用于检验Pima印第安人的糖尿病和高血压之间的相关性：

import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency

# 创建一个2x2的列联表，分别表示糖尿病和高血压的发病情况
table = np.array([[210, 40], [180, 70]])

# 进行卡方检验
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(table)

# 输出卡方值、p值和自由度
print("Chi-square statistic = {:.2f}".format(chi2))
print("p-value = {:.4f}".format(p))
print("Degree of freedom = {}".format(dof))

# 输出期望的频数
print("Expected frequencies:\n", expected)

在这个例子中，我们创建了一个2x2的列联表，其中第一行表示没有糖尿病的人数和有高血压的人数，第二行表示有糖尿病的人数和没有高血压的人数。然后，我们使用`chi2_contingency`函数进行卡方检验，并输出卡方值、p值和自由度。最后，我们还输出了期望的频数，即在假设独立的情况下，每个单元格中期望出现的样本数。

皮马印第安人糖尿病数据集用卡方检验分析BMI指数与糖尿病患病率之间存在显著性关系代码

以下是使用Python进行卡方检验分析BMI指数与糖尿病患病率之间存在显著性关系的代码示例：

import pandas as pd
import scipy.stats as stats

# 读取数据集
data = pd.read_csv('diabetes.csv')

# 将BMI指数分组
data['BMI_group'] = pd.cut(data['BMI'], bins=[0, 18.5, 24, 28, 100], labels=['underweight', 'normal', 'overweight', 'obese'])

# 构建列联表
table = pd.crosstab(data['BMI_group'], data['Outcome'])

# 进行卡方检验
chi2, p, dof, expected = stats.chi2_contingency(table)

# 输出检验结果
print('卡方值为：', chi2)
print('P值为：', p)

在该代码中，我们首先使用pandas库读取皮马印第安人糖尿病数据集，然后将BMI指数分组，并使用pd.crosstab()函数构建列联表。接下来，我们使用scipy库中的stats.chi2_contingency()函数进行卡方检验，得到卡方值（chi2）和P值（p）。最后，我们输出检验结果。如果P值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设（即BMI指数与糖尿病患病率之间不存在显著性关系），接受备择假设（即BMI指数与糖尿病患病率之间存在显著性关系）。