皮马印第安人糖尿病数据集秩和检验bmi和患病相关性，p小于0.05说明患病和bmi有关还是无关

皮马印第安人糖尿病数据集包含了768个样本，每个样本包含8个生理特征以及一个二元变量，表示是否患有糖尿病。假设我们想要探究BMI（身体质量指数）是否与患病有关，可以使用秩和检验进行分析。具体步骤如下：

1. 导入必要的库和数据集：

import pandas as pd
from scipy.stats import ranksums

pima = pd.read_csv('pima-indians-diabetes.csv')

2. 将数据集按照是否患病分成两个样本：

bmi_yes = pima[pima['Outcome'] == 1]['BMI']
bmi_no = pima[pima['Outcome'] == 0]['BMI']

3. 使用ranksums()函数进行秩和检验：

z_stat, p_val = ranksums(bmi_yes, bmi_no)
print("z-statistic:", z_stat)
print("p-value:", p_val)

4. 判断检验结果并进行解释：

如果p值小于0.05，则可以拒绝原假设，认为BMI和患病之间存在显著相关性；如果p值大于等于0.05，则接受原假设，认为BMI和患病之间不存在显著相关性。假设在进行秩和检验后，得到的p值小于0.05，那么可以认为BMI和患病之间存在显著相关性，即BMI可能是导致糖尿病的一个风险因素。

需要注意的是，秩和检验只能检验两个变量之间的关系，不能确定因果关系。因此，以上结论只是基于统计分析的推断，需要进一步进行实验或者研究来证实。