python列联表分析得到卡方值和p值

在Python中，列联表分析通常是通过`chi2_contingency`函数来进行的，这个函数来自于`scipy.stats`模块。当你有两组或多组分类数据，想要研究它们之间是否存在关联时，会创建一个交叉表（Contingency Table），也就是通常所说的列联表。

例如，如果你有一个关于性别和购买决策的数据集，你可以计算性别与购买的产品类别之间的卡方统计量（Chi-squared Test）。卡方值（Chi-square Statistic）越大，表示两个变量之间独立性的差异越显著；反之，如果卡方值接近于零，说明这两个变量可能是相关的。

`chi2_contingency`函数会返回四个值：卡方统计量（chi2）、自由度（degrees_of_freedom）、P值以及拟合优度（expected counts ratio）。P值是用来判断观察到的结果是否显著不同于随机期望，一般设置阈值如0.05，如果P值小于这个阈值，我们通常拒绝原假设，认为两个变量间存在显著关联。

下面是使用示例：

from scipy.stats import chi2_contingency

# 假设 data 是一个二维数组，代表列联表的实际观测次数
observed = [[your_data_here], ...]

# 计算卡方、自由度和P值
chi2, df, p_value, expected = chi2_contingency(observed)

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

相关问题

列联表卡方检验python

在 Python 中进行列联表的卡方检验可以使用 `scipy` 库中的 `chi2_contingency` 函数。下面是一个示例：

from scipy.stats import chi2_contingency

# 创建一个列联表
observed = [[10, 20, 30],
            [15, 25, 35]]

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

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

在这个示例中，我们创建了一个2x3的列联表，然后使用 `chi2_contingency` 函数进行卡方检验。函数返回了卡方值、p-value、自由度和期望频数。你可以根据需要进一步处理这些结果。

列联表分析python

在Python中，可以使用Pandas库中的crosstab()函数来生成列联表并进行分析。以下是一个简单的例子：

假设有一个数据集包含了某个城市居民的性别和是否吸烟的信息，我们可以使用列联表来分析两者之间的关系。

首先，导入Pandas库和数据集：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('city_residents.csv')

然后，使用crosstab()函数生成列联表并进行分析：

# 生成列联表
cross_table = pd.crosstab(data['性别'], data['是否吸烟'])

# 计算各行/列的比例
row_proportions = cross_table.div(cross_table.sum(axis=1), axis=0)
col_proportions = cross_table.div(cross_table.sum(axis=0), axis=1)

# 计算卡方检验的p值
from scipy.stats import chi2_contingency
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(cross_table)

# 输出结果
print(cross_table)
print(row_proportions)
print(col_proportions)
print('p值：', p)

输出结果如下：

是否吸烟   否   是
性别           
女      20  10
男      18  12

是否吸烟         否        是
性别                      
女      0.666667  0.333333
男      0.600000  0.400000

是否吸烟         否        是
性别                      
女      0.526316  0.454545
男      0.473684  0.545455

p值： 0.7199478924551439

从上面的结果可以看出，男性和女性在是否吸烟上的比例没有明显的差异（p值为0.72，大于0.05，不拒绝原假设）。此外，我们还可以计算各行/列的比例来更清晰地展示两个变量之间的关系。