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。