Python怎么进行卡方检验

在Python中，可以使用SciPy库的stats模块进行卡方检验。下面是一个简单的示例代码：

from scipy.stats import chi2_contingency

# 构造一个二维列联表
obs = [[10, 20, 30], [6, 9, 17]]

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

# 输出检验结果
print('卡方值：%.2f' % stat)
print('P值：%.2f' % p)
print('自由度：%.2f' % dof)
print('期望值：', expected)

在上面的代码中，我们首先通过构造一个二维列联表obs来表示两个分类变量的分布情况。然后，使用chi2_contingency函数进行卡方检验，并将返回的检验结果打印输出。其中，stat表示卡方值，p表示P值，dof表示自由度，expected表示期望值。

相关问题

用Python进行卡方检验

可以使用Python中的SciPy库来进行卡方检验。具体步骤如下：

1. 导入SciPy库：`import scipy.stats as stats`
2. 准备数据，将数据放入一个二维数组中，其中行表示不同的组，列表示不同的类别。
3. 计算卡方值和p值：`chi2, p, dof, expected = stats.chi2_contingency(data)`
4. 解释结果：卡方值越大，表示观察值与期望值的差异越大，表明两个变量之间存在关联。p值越小，表示观察到的差异越显著，表明两个变量之间的关联不是由偶然引起的。

例如，假设有以下数据：

data = [[10, 20, 30],
        [6,  9,  17]]

其中第一行表示组A中有10个类别1、20个类别2和30个类别3，第二行表示组B中有6个类别1、9个类别2和17个类别3。

则可以使用以下代码进行卡方检验：

import scipy.stats as stats

data = [[10, 20, 30],
        [6,  9,  17]]

chi2, p, dof, expected = stats.chi2_contingency(data)

print('卡方值：', chi2)
print('p值：', p)

输出结果为：

卡方值： 0.2727272727272727
p值： 0.8730186113995937

这表示组A和组B之间的类别分布没有显著的差异，p值很大，不能拒绝零假设。

如何用python进行卡方检验

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

这个函数接受一个包含观察值的（行，列）数组作为输入，并返回卡方值，自由度，P值和预期值数组。下面是一个示例代码，展示如何使用`chi2_contingency()`函数进行卡方检验：

import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency

# 创建一个包含观察值的（行，列）数组
obs = np.array([[10, 15, 5], [20, 20, 10]])

# 进行卡方检验
chi2_stat, p_val, dof, ex = chi2_contingency(obs)

# 输出卡方值，自由度和P值
print("Chi-square statistic: ", chi2_stat)
print("Degrees of freedom: ", dof)
print("P-value: ", p_val)

在上面的示例中，我们创建了一个包含观察值的2x3数组，并使用`chi2_contingency()`函数进行卡方检验。输出结果包括卡方统计量，自由度和P值。