卡方检验python代码

当然，我可以帮你提供卡方检验的Python代码。下面是一个示例：

import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency

# 创建一个包含观察值的二维数组
observed = np.array([[10, 15, 5],
                     [20, 25, 15]])

# 执行卡方检验
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(observed)

print("卡方值：", chi2)
print("p-value：", p)
print("自由度：", dof)
print("期望频数：")
print(expected)

在这个示例中，我们使用`numpy`库创建了一个包含观察值的二维数组`observed`。然后，我们使用`scipy.stats`库中的`chi2_contingency`函数执行卡方检验。最后，我们打印出卡方值、p-value、自由度以及期望频数。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际使用时可能需要根据具体问题进行适当的修改。

相关问题

皮尔逊卡方检验python代码

皮尔逊卡方检验是一种统计测试方法，用于确定两个分类变量之间是否存在关联。在Python中，我们可以使用`scipy.stats`库中的`chi2_contingency()`函数来执行这个检验。以下是基本的代码示例：

from scipy.stats import chi2_contingency
import pandas as pd

# 假设我们有如下数据，这是两个分类变量的交叉表
data = {
    'Category1': ['A', 'B', 'A', 'B'],
    'Category2': ['X', 'Y', 'Y', 'X']
}

# 将数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 计算卡方值、度量自由度、p值和观察值
chi_square, p_value, dof, expected = chi2_contingency(df)

# 输出结果
print("Chi-Square Statistic:", chi_square)
print("P-value:", p_value)
print("Degrees of Freedom:", dof)
print("Expected frequencies:\n", expected)

在这个例子中，`chi2_contingency()`返回四个值：卡方统计量、双侧p值、自由度（对于2x2表格，总是1）以及每个单元格预期的频率。

多分类卡方检验python代码

多分类卡方检验是一种用于比较多个分类变量之间的差异性的统计方法。在Python中，可以使用scipy库中的chi2_contingency函数来进行多分类卡方检验。

该函数需要输入一个二维数组，表示各个分类变量的频数。具体操作步骤如下：

1. 导入scipy库中的chi2_contingency函数：

   from scipy.stats import chi2_contingency

2. 创建一个二维数组，表示各个分类变量的频数。例如：

   data = [[10, 20, 30], [15, 25, 35], [5, 10, 15]]

3. 调用chi2_contingency函数进行多分类卡方检验，返回卡方值、P值、自由度和期望值等参数：

   chi2, pval, dof, expected = chi2_contingency(data)

其中，chi2表示卡方值，pval表示P值，dof表示自由度，expected表示期望值。