python 多组变量卡方检验案例
时间: 2023-09-06 20:09:21 浏览: 114
以下是一个python多组变量卡方检验案例:
假设我们有一个数据集包含了四个变量:性别、年龄、教育水平和收入水平,我们想要检验这四个变量之间是否存在显著的关联性。
首先,我们需要导入需要的库:
```python
import pandas as pd
from scipy.stats import chi2_contingency
```
然后,我们可以使用pandas库中的read_csv函数读取数据集:
```python
data = pd.read_csv('data.csv')
```
接下来,我们需要将数据集转换成适合进行卡方检验的形式。我们可以使用pandas库中的crosstab函数来创建交叉表:
```python
obs = pd.crosstab(data['性别'], [data['年龄'], data['教育水平'], data['收入水平']])
```
这将创建一个交叉表,其中行表示性别,列表示年龄、教育水平和收入水平的组合,单元格中的值表示每个组合的观察次数。
现在我们可以使用scipy库中的chi2_contingency函数来进行卡方检验:
```python
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(obs)
print("卡方值:", chi2)
print("p值:", p)
```
输出结果将包括卡方值和p值。如果p值小于0.05,则说明存在显著的关联性。
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
from scipy.stats import chi2_contingency
data = pd.read_csv('data.csv')
obs = pd.crosstab(data['性别'], [data['年龄'], data['教育水平'], data['收入水平']])
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(obs)
print("卡方值:", chi2)
print("p值:", p)
```