python中卡方检验_python 使用卡方检验

在Python中，可以使用SciPy库中的函数`chi2_contingency()`来进行卡方检验。

假设我们有一个二维表格，其中包含了两个分类变量的频数情况，例如：

| | A | B | C |
| ------ | ---- | ---- | ---- |
| Group1 | 10 | 20 | 30 |
| Group2 | 20 | 30 | 10 |

我们可以使用`chi2_contingency()`函数来检验这两个变量是否独立。具体的代码如下：

from scipy.stats import chi2_contingency

# 构造二维表格
obs = [[10, 20, 30], [20, 30, 10]]

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

print(f"卡方值为{chi2}，p值为{p}")

其中，`obs`是一个二维列表，表示对应的频数情况。`chi2_contingency()`函数的返回值包括卡方值(`chi2`)、自由度(`dof`)、期望频数(`expected`)和p值(`p`)。如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为这两个变量不独立。

相关问题

python 随机数卡方检验

卡方检验是一种用于衡量实际观察值与理论预期值之间差异的统计方法。在Python中，可以使用scipy库中的chi2_contingency函数进行卡方检验。该函数接受一个二维的观察矩阵作为输入，其中每一行表示一个分类变量的不同水平，每一列表示不同的实际观察值的频数。函数将返回卡方统计量、P值和自由度。

下面是一个示例代码，展示如何在Python中进行随机数的卡方检验：

import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency

# 生成随机数
observed = np.random.randint(0, 10, size=(2, 2))

# 执行卡方检验
stat, p, dof, expected = chi2_contingency(observed)

# 输出结果
print("卡方统计量：", stat)
print("P值：", p)
print("自由度：", dof)
print("预期频数：", expected)

请注意，这个示例使用了一个2x2的观察矩阵，你可以根据自己的数据进行相应的修改。输出结果包括卡方统计量、P值、自由度和预期频数。

Python实现卡方检验

Python可以使用SciPy库中的stats模块来实现卡方检验。具体步骤如下：

首先，导入需要的库：

import numpy as np
from scipy import stats

然后，准备数据集，将观察值和期望值存储在NumPy数组中：

obs = np.array([[a, b], [c, d]])  # 观察值
exp = np.array([[e, f], [g, h]])  # 期望值

接下来，调用`stats.chisquare()`函数进行卡方检验，并获取卡方值和p值：

chi2, p_value = stats.chisquare(obs, exp)

最后，可以打印出卡方值和p值：

print("卡方值:", chi2)
print("p值:", p_value)